Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach (O abordare matematică)

Recenzii ale cititorilor

Cartea privind învățarea profundă prezintă o explorare cuprinzătoare și bogată din punct de vedere matematic a subiectului. Ea a primit laude pentru explicațiile sale detaliate și dovezile riguroase, dar este criticată pentru lipsa de corectare și organizare, ceea ce duce la confuzie în rândul cititorilor. În timp ce unii o consideră cea mai bună carte teoretică despre Deep Learning pentru cei cu o pregătire matematică solidă, alții o găsesc prost scrisă și plină de greșeli.

Acoperire cuprinzătoare a aspectelor teoretice ale Deep Learning, conținut matematic bine explicat, dovezi riguroase, subiecte teoretice unice, imprimare de înaltă calitate.

Corectură slabă cu numeroase greșeli, organizare dezordonată, ar putea fi prea avansată pentru cititorii fără un fundal matematic puternic, secțiuni dezamăgitoare privind teoria analitică.

(pe baza a 11 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach

Conținutul cărții:

Probleme introductive. - Funcții de activare.

- Funcții de cost. - Algoritmi de căutare a minimelor. - Neuronii abstracți.

- Rețele neuronale.

- Teoreme de aproximare. - Învățare cu intrări unidimensionale.

- Aproximatori universali. - Învățare exactă. - Reprezentarea informației.

- Evaluarea capacității informaționale. - Manifolduri de ieșire. - Neuromanifolduri.

- Reunirea. - Rețele convoluționale.

- Rețele neuronale recurente. - Clasificare. - Modele generative.

- Rețele stocastice.

- Sugestii și soluții.