Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach

Recenzii ale cititorilor

Cartea privind învățarea profundă a primit recenzii mixte, mulți lăudându-i profunzimea matematică și perspectivele teoretice, în timp ce alții o critică pentru organizarea slabă, numeroasele erori tipografice și lipsa de corectare. Cartea este foarte recomandată pentru cei cu o pregătire matematică solidă, dar poate fi frustrantă pentru cei mai puțin familiarizați cu conceptele necesare.

Conținut matematic bogat, dovezi riguroase bine explicate, acoperire cuprinzătoare a optimizării și a aspectelor teoretice ale învățării profunde, recomandat pentru cei cu abilități matematice puternice.

Numeroase erori tipografice și notații incorecte, organizare deficitară, lipsa de corectare care conduce la confuzie și secțiuni care pot să nu rezoneze cu cititorii care nu sunt familiarizați cu matematica avansată.

(pe baza a 11 recenzii ale cititorilor)

Conținutul cărții:

Această carte descrie modul în care funcționează rețelele neuronale din punct de vedere matematic.

Ca urmare, rețelele neuronale pot fi interpretate atât ca aproximatoare universale de funcții, cât și ca procesoare de informații. Cartea face legătura între ideile și conceptele rețelelor neuronale, care sunt utilizate în prezent la un nivel intuitiv, și limbajul matematic modern precis, prezentând cele mai bune practici ale primelor și bucurându-se de robustețea și eleganța celui de-al doilea.

Această carte poate fi utilizată în cadrul unui curs postuniversitar de învățare profundă, primele părți fiind accesibile studenților de nivel superior. În plus, cartea va fi de larg interes pentru cercetătorii din domeniul învățării automate care sunt interesați de o înțelegere teoretică a subiectului.