Rewolucja w sieciach neuronowych: Przekszta¿canie danych w wiedz¿

Ksi--ka ta zapewnia kompleksow- eksploracj- g--bokiego uczenia si-, zaczynaj-c od podstaw sieci neuronowych, w tym algorytmu perceptronowego i kluczowych technik, takich jak propagacja wsteczna i feed-forward, optymalizacja i regularyzacja. Zag--bia si- w podstawy g--bokiego uczenia, obejmuj-ce wäne koncepcje, takie jak zej-cie gradientowe, propagacja wsteczna i rozwi-zania wyzwä, takich jak problem znikaj-cego gradientu. Nast-pnie ksi--ka wprowadza konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), wyjäniaj-c ich architektur-, warstwy konwolucji i --czenia oraz zastosowania, takie jak uczenie transferowe do klasyfikacji obrazów. Ponadto omówiono zaawansowane architektury g--bokiego uczenia, takie jak LSTM, GRU i autoenkodery, w tym ró-ne typy, takie jak rzadkie, denoisingowe i przeciwstawne sieci generatywne. Wreszcie, ksi--ka omawia szeroki zakres zastosowä g--bokiego uczenia si-, od przetwarzania obrazu i segmentacji po wykrywanie obiektów, generowanie wideo-tekstu i systemy dialogowe wykorzystuj-ce LSTM, zapewniaj-c zarówno teoretyczne zrozumienie, jak i praktyczne spostrze-enia dotycz-ce wdräania modeli g--bokiego uczenia si-.

Prof. Sundaresan K. arbeitet derzeit als Assistenzprofessor in der Abteilung für Künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft, Karpagam Institute of Technology, Tamilnadu, Indien.Dr. Nallakumar R arbeitet derzeit als außerordentlicher Professor in der Abteilung für künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft, Karpagam Institute of Technology, Tamilnadu, Indien.