|
Глубокое обучение
Оригинальное название: "Deep Learning"
Оригинальный правообладатель: "The MIT Press"
Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А.
М.: ДМК Пресс - 2017. - 652 с.
ISBN 978-5-97060-554-7
Классический труд от MIT Press теперь на русском языке!
Глубокое обучение — это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Поскольку компьютер приобретает знания из опыта, отпадает нужда в человеке-операторе, который формально описывает необходимые компьютеру знания. Иерархическая организация позволяет компьютеру обучаться сложным концепциям, конструируя их из более простых; граф такой иерархии может содержать много уровней. В этой книге читатель найдет широкий обзор тем, изучаемых в глубоком обучении.
Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей, и др. Рассматриваются такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры. Наконец, описываются перспективные направления исследований: линейные факторные модели, автокодировщики, обучение представлений, структурные вероятностные модели, методы Монте-Карло, статистическая сумма, приближенный вывод и глубокие порождающие модели.
Издание будет полезно студентами и аспирантам, а также опытным программистам, которые хотели бы применить глубокое обучение в составе своих продуктов или платформ.
«Книга написана ведущими специалистами в этой области и представляет собой единственное полное изложение предмета».
Илон Маск, сооснователь компаний Tesla и SpaceX
Смотрите другие книги по теме:
1. Математические основы машинного обучения и прогнозирования.
Вьюгин В.В. М.: МЦНМО, 2018
2. Машинное обучение. Флах П. М.: ДМК Пресс, 2015
3. Верховный алгоритм. Педро Домингос. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016
4. Глубокое обучение с точки зрения практика. Паттерсон Дж. и др.
М.: ДМК Пресс, 2018
5. Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О. Даррен Кук.
М.: ДМК Пресс, 2018
|