Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс

[html]В книге "Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс" рассматриваются как классические, так и современные модели глубокого обучения. Почему нейронные сети работают? Когда они работают лучше, чем готовые модели машинного обучения? Когда глубокое обучение более предпочтительно? Почему обучение нейронных сетей так сложно? Книга "Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс" ответит на эти и многие другие вопросы, а так же даст представление о том, как нейронные архитектуры предназначены для различных типов проблем.Рассматриваются приложения, связанные с различными областями, такими как рекомендательные системы, машинный перевод, классификация изображений, игры на основе обучения с подкреплением и анализ текста.В первых двух главах основной упор сделан на понимании взаимосвязи традиционного машинного обучения и нейронных сетей. Главы 3 и 4 посвящены подробному обсуждению процессов тренировки и регуляризации нейронных сетей. В главах 5 и 6 рассмотрены сети радиально-базисных функций (RBF) и ограниченные машины Больцмана. В главах 7 и 8 обсуждаются рекуррентные и сверточные нейронные сети. Главы 9 и 10 посвящены более сложным темам, таким как глубокое обучение с подкреплением, нейронные машины Тьюринга, самоорганизующиеся карты Кохонена и генеративно-состязательные сети.Книга предназначена для студентов, исследователей и специалистов-практиков. Многочисленные упражнения доступны вместе с руководством по решению в помощь к практическому освоению.[/html]