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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Wedi'i Gadw mewn:
Manylion Llyfryddiaeth
Prif Awdur: Buduma, Nithin (autor)
Awduron Eraill: Buduma, Nikhil (autor), Papa, Joe (colaboración)
Fformat: Llyfr
Iaith:Saesneg
Cyhoeddwyd: Sebastopol, EUA : O'Reilly, 2022, c2022
Rhifyn:2a edición
Pynciau:
Mynediad Ar-lein:Ver documento en línea
Tagiau: Ychwanegu Tag
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Disgrifiad
Crynodeb: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.
Disgrifiad Corfforoll:1 libro electrónico en línea (XIV, 374 p.)
1 recurso en línea
Cynulleidfa:2025 BO Licenciatura en Ingeniería en Inteligencia Artificial
ISBN:9781492082156
Mynediad:1 licencia