В книге рассматриваются как классические, так и современные модели глубокого обучения. Главы книги можно разбить на три группы • - Основы нейронных сетей. Суть многих традиционных моделей машинного обучения можно понять, рассматривая их как частные случаи нейронных сетей. В первых двух главах основной упор сделан на понимании взаимосвязи традиционного машинного обучения и нейронных сетей. Будет показано, что метод опорных векторов, линейная и логистическая регрессия, сингулярное разложение, факторизация матриц и рекомендательные системы являются именно такими частными случаями. Наряду с ними рассматриваются и такие сравнительно новые методы конструирования признаков, как word2vec • - Фундаментальные понятия нейронных сетей. Главы 3 и 4 посвящены подробному обсуждению процессов тренировки и регуляризации нейронных сетей
Буквоед
г. Москва (пункт выдачи заказов)
2 638 руб.