Эволюционные нейросети на языке Python
Эта книга дает всестороннее представление о нейроэволюции – подходе к обучению искусственных нейронных сетей, который использует эволюционные алгоритмы, чтобы упростить процесс решения сложных задач в таких областях, как игры, робототехника и моделирование естественных процессов. Читатель начнет зна...
Сохранить в:
| Главный автор: | |
|---|---|
| Формат: | Книга |
| Темы: | |
| Online-ссылка: | Перейти к просмотру издания |
| Метки: |
Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
|
| LEADER | 03874nam0a2200457 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | RU/IPR SMART/124746 | ||
| 856 | 4 | |u https://www.iprbookshop.ru/124746.html |z Перейти к просмотру издания | |
| 801 | 1 | |a RU |b IPR SMART |c 20250903 |g RCR | |
| 010 | |a 978-5-97060-854-8 | ||
| 205 | |a Эволюционные нейросети на языке Python |b 2029-12-31 | ||
| 333 | |a Лицензия до 31.12.2029 | ||
| 100 | |a 20250903d2020 k y0rusy01020304ca | ||
| 105 | |a y j 000zy | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 200 | 1 | |a Эволюционные нейросети на языке Python |f Я. Омельяненко |g перевод В. С. Яценков | |
| 700 | 1 | |a Омельяненко, |b Я. |4 070 | |
| 702 | 1 | |a Яценков, |b В. С. |4 730 | |
| 330 | |a Эта книга дает всестороннее представление о нейроэволюции – подходе к обучению искусственных нейронных сетей, который использует эволюционные алгоритмы, чтобы упростить процесс решения сложных задач в таких областях, как игры, робототехника и моделирование естественных процессов. Читатель начнет знакомство с ключевыми концепциями и методами нейроэволюции, написав несложный код на языке Python, а затем получит практический опыт работы с популярными библиотеками Python и научится решать распространенные и нестандартные прикладные задачи, используя алгоритмы на основе нейроэволюции. Речь пойдет о том, как адаптировать методы нейроэволюции к существующим проектам нейронных сетей для повышения эффективности обучения и принятия решений; в завершение будет рассказано о топологиях нейронных сетей и о том, как нейроэволюция позволяет развивать сложную топологию из простейшей базовой структуры. Издание предназначено для специалистов в области машинного обучения и искусственного интеллекта, которые стремятся реализовать алгоритмы нейроэволюции с нуля. Наличие базовых знаний в области глубокого обучения и нейронных сетей, а также программирования на языке Python обязательно. | ||
| 210 | |a Москва |c ДМК Пресс |d 2020 | ||
| 610 | 1 | |a нейронные сети | |
| 610 | 1 | |a Python | |
| 610 | 1 | |a язык программирования | |
| 610 | 1 | |a программирование | |
| 610 | 1 | |a нейроэволюция | |
| 610 | 1 | |a алгоритм | |
| 610 | 1 | |a игра | |
| 610 | 1 | |a робототехника | |
| 610 | 1 | |a моделирование | |
| 610 | 1 | |a код | |
| 610 | 1 | |a машинное обучение | |
| 610 | 1 | |a искусственный интеллект | |
| 675 | |a 004.421 | ||
| 686 | |a 32.811 |2 rubbk | ||
| 300 | |a Книга не входит в премиум-версию IPR SMART. | ||
| 106 | |a s | ||
| 230 | |a Электрон. дан. (1 файл) | ||
| 336 | |a Текст | ||
| 337 | |a электронный | ||
| 503 | 0 | |a Доступна эл. версия. IPR SMART | |
| 215 | |a 310 с. | ||