Fundamentals of Deep Learning : Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms /
Contiene: 1) Fundamentos de álgebra lineal para aprendizaje profundo; 2) Fundamentos de probabilidad; 3) La red neuronal; 4) Entrenamiento de redes neuronales de retroalimentación; 5) Implementación de redes neuronales en PyTorch; 6) Más allá del descenso de gradiente; 7) Redes neuronales convolucio...
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| Autor principal: | |
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| Altres autors: | , |
| Format: | Llibre |
| Idioma: | anglès |
| Publicat: |
Sebastopol, EUA :
O'Reilly,
2022, c2022
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| Edició: | 2a edición |
| Matèries: | |
| Accés en línia: | Ver documento en línea |
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| Sumari: | Contiene: 1) Fundamentos de álgebra lineal para aprendizaje profundo; 2) Fundamentos de probabilidad; 3) La red neuronal; 4) Entrenamiento de redes neuronales de retroalimentación; 5) Implementación de redes neuronales en PyTorch; 6) Más allá del descenso de gradiente; 7) Redes neuronales convolucionales; 8) Aprendizaje de incrustación y representación; 9) Modelos para análisis de secuencias; 10) Modelos generativos; 11) Métodos de interpretabilidad; 12) Redes neuronales aumentadas con memoria; 13) Aprendizaje de refuerzo profundo. |
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| Descripció física: | 1 libro electrónico en línea (XIV, 374 p.) 1 recurso en línea |
| Destinataris: | 2025 BO Licenciatura en Ingeniería en Inteligencia Artificial |
| ISBN: | 9781492082156 |
| Accés: | 1 licencia |