Învățarea rețelelor neuronale: Fundamente teoretice

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 10 voturi.

Titlul original:

Neural Network Learning: Theoretical Foundations

Conținutul cărții:

Această lucrare importantă descrie progresele teoretice recente în studiul rețelelor neuronale artificiale. Ea explorează modelele probabilistice ale problemelor de învățare supravegheată și abordează principalele întrebări statistice și computaționale.

Capitolele analizează cercetările privind clasificarea tiparelor cu ajutorul rețelelor cu ieșire binară, inclusiv o discuție privind relevanța dimensiunii Vapnik Chervonenkis și estimări ale dimensiunii pentru mai multe modele de rețele neuronale. În plus, Anthony și Bartlett dezvoltă un model de clasificare cu ajutorul rețelelor cu ieșire reală și demonstrează utilitatea clasificării cu o marjă mare. Autorii explică rolul versiunilor sensibile la scară ale dimensiunii Vapnik Chervonenkis în clasificarea cu marjă mare și în predicția reală.

De asemenea, capitolele cheie discută complexitatea computațională a învățării rețelelor neuronale, descriind o varietate de rezultate de duritate și schițând doi algoritmi de învățare constructivi și eficienți. Cartea este de sine stătătoare și este accesibilă cercetătorilor și studenților absolvenți din domeniul informaticii, ingineriei și matematicii.