Fundamentals of Deep Learning : Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms /
Contiene: 1) La red neuronal; 2) Entrenamiento de redes neuronales de propagación hacia adelante; 3) Implementación de redes neuronales en TensorFlow; 4) Más allá del descenso de gradiente; 5) Redes neuronales convolucionales; 6) Aprendizaje de incrustación y representación; 7) Modelos para análisis...
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| Otros autores: | |
| Formato: | Libro |
| Idioma: | Inglés |
| Publicado: |
Sebastopol, EUA :
O'Reilly,
2017, c2017
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| Resumen: | Contiene: 1) La red neuronal; 2) Entrenamiento de redes neuronales de propagación hacia adelante; 3) Implementación de redes neuronales en TensorFlow; 4) Más allá del descenso de gradiente; 5) Redes neuronales convolucionales; 6) Aprendizaje de incrustación y representación; 7) Modelos para análisis de secuencias; 8) Redes neuronales aumentadas con memoria; 9) Aprendizaje de refuerzo profundo. |
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| Descripción física: | XII, 283 p. Existe una edición en formato digital en línea con el mismo título |
| Público: | 2020 BO Licenciatura en Ingeniería y Ciencia de Datos |
| ISBN: | 978-1-491-92561-4 |