Învățarea arhitecturilor profunde pentru inteligența artificială

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă un tratament matematic aprofundat al învățării profunde, ceea ce o face o referință valoroasă pentru experți. Cu toate acestea, cartea este criticată pentru faptul că este greu de citit, în special pentru începători, din cauza stilului său laconic și a utilizării extensive a ecuațiilor.

⬤ Excelentă tratare teoretică și matematică a învățării profunde
⬤ acoperire completă a subiectului
⬤ referințe extinse la literatura academică
⬤ oferă o perspectivă asupra problemelor deschise din domeniu.

⬤ Dificil de citit pentru neexperți
⬤ lipsește de discuții detaliate
⬤ considerat laconic, cu o mare dependență de ecuații, ceea ce îl face impenetrabil pentru novici.

(pe baza a 4 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Learning Deep Architectures for AI

Conținutul cărții:

Poate învățarea automată să genereze inteligență artificială? Rezultatele teoretice, inspirația din creier și cogniție, precum și experimentele de învățare automată sugerează că, pentru a învăța tipul de funcții complicate care pot reprezenta abstracții de nivel înalt (de exemplu, în viziune, limbaj și alte sarcini de nivel IA), ar fi nevoie de arhitecturi profunde. Arhitecturile profunde sunt compuse din mai multe niveluri de operații neliniare, cum ar fi în rețelele neuronale cu multe straturi ascunse, în modelele grafice cu multe niveluri de variabile latente sau în formulele propoziționale complicate care reutilizează multe subformule.

Fiecare nivel al arhitecturii reprezintă caracteristici la un nivel diferit de abstractizare, definit ca o compoziție de caracteristici de nivel inferior. Căutarea spațiului parametric al arhitecturilor profunde este o sarcină dificilă, dar au fost descoperiți noi algoritmi și, în urma acestor descoperiri, din 2006 a apărut un nou subdomeniu în comunitatea de învățare automată. Algoritmi de învățare precum cei pentru Deep Belief Networks și alți algoritmi de învățare nesupravegheați înrudiți au fost propuși recent pentru antrenarea arhitecturilor profunde, producând rezultate interesante și depășind stadiul actual în anumite domenii.

Learning Deep Architectures for AI discută motivațiile și principiile algoritmilor de învățare pentru arhitecturile profunde. Prin analizarea și compararea rezultatelor recente cu diferiți algoritmi de învățare pentru arhitecturi profunde, sunt propuse și discutate explicații pentru succesul lor, subliniind provocările și sugerând căi pentru explorări viitoare în acest domeniu.