Глубокое обучение без математики. Т.1. Основы

Глубокое обучение без математики. Т.1. Основы

Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению – в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину – благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому...

保存先:

書誌詳細
第一著者:	Гласснер, Э. (070)
フォーマット:	Книга
主題:	глубокое обучение нейронная сеть базовая статистика вероятность правило Байеса данные подготовка оптимизаторы
オンライン･アクセス:	Перейти к просмотру издания
タグ:	タグ追加タグなし, このレコードへの初めてのタグを付けませんか!

類似資料

Глубокое обучение без математики. Т.2. Практика
著者:: Гласснер, Э.

Глубокое обучение
著者:: Гудфеллоу, Я.

Глубокое обучение с точки зрения практика
著者:: Паттерсон, Дж

Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения учебное пособие
著者:: Пылов, П. А.

Глубокое обучение для поисковых систем
著者:: Теофили, Т.

Глубокое обучение в задаче ранней диагностики деменции монография
著者:: Пылов, П. А.

Глубокое обучение в биологии и медицине

Глубокое обучение и игра в го
著者:: Памперла, М.

Обработка естественного языка с TensorFlow
著者:: Ганегедара, Т.

Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О
著者:: Кук, Д.

Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow
著者:: Джулли, А.

Теория вероятностей и математическая статистика в 2 частях. Ч.1 учебное пособие
著者:: Тимофеева, А. Ю.

Информационные технологии и системы учебное пособие

Введение в криптологию. В 4 частях. Ч.2 учебное пособие

Шаблоны и практика глубокого обучения
著者:: Ферлитш, Э.

Машинное обучение учебное пособие
著者:: Горбаченко, В. И.

Конспект лекций по дисциплине «Теория вероятностей и математическая статистика» учебное пособие
著者:: Сапунцов, Н. Е.

Теория вероятностей учебное пособие
著者:: Бекарева, Н. Д.

Решение задач глубокого обучения с использованием фреймворков Pytorch и Pytorch Lightning учебное пособие
著者:: Елисеев, А. И.

Специальные главы высшей математики учебно-методическое пособие
著者:: Кучер, Е. С.

Оптимизация процессов глубокого бурения
著者:: Погарский А. А., 等

Теория вероятностей и математическая статистика учебное пособие
著者:: Джафаров, К. А.

Математический практикум учебное пособие для высшей школы
著者:: Меняйлов, А. И.

Изучение функционирования сетей стандарта IEEE 802.16 на примере оборудования WIMIC6000 учебное пособие
著者:: Носкова, Н. В.

Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику: преимущества и сложности
著者:: Дэвенпорт, Т.

Изучение искусственного интеллекта на основе принципа интенсификации обучения монография
著者:: Пылов, П. А.

Машинное обучение: настраиваем ПО, готовим данные, анализируем
著者:: Горбаченко, В. И.

Прикладное глубокое обучение учебное пособие
著者:: Антонов И. В.
出版事項: (2024)

Интеллектуальные системы и технологии учебное пособие
著者:: Пальмов, С. В.

Интеллектуальные системы учебное пособие
著者:: Кадырова, Г. Р.

Теория вероятностей и математическая статистика учебно-методическое пособие для бакалавров
著者:: Владова, Е. В.

Теория вероятностей и математическая статистика учебное пособие
著者:: Чудина, Е. Ю.

Влияние забойных условий и режима бурения на эффективность проходки глубоких скважин
著者:: Арцимович Г. В., 等

Специальные главы высшей математики: Руководство к решению задач с теоретическим материалом по теории вероятностей и математической статистике учебное пособие
著者:: Веричев, С. Н.

Теория и практика машинного обучения учебное пособие

Технологии машинного обучения в кибербезопасности учебное пособие
著者:: Платонов, В. В.

Реализация искусственных нейронных сетей на языке описания аппаратуры VHDL учебное пособие
著者:: Челебаев, С. В.

Нечеткие множества и нейронные сети учебное пособие
著者:: Яхъяева, Г. Э.

Математические и программные методы построения моделей глубокого обучения учебное пособие

Введение в теорию искусственного интеллекта учебное пособие
著者:: Сысоев, Д. В.