Email cho bạn bè

Sách Deep Learning (2016)

230,000₫

"Được viết bởi ba chuyên gia trong lĩnh vực này, Học sâu là cuốn sách toàn diện duy nhất về chủ đề này." - Elon Musk, đồng chủ tịch OpenAI; đồng sáng lập và CEO của Tesla và SpaceX

✪ Miễn phí GIAO HÀNG đơn hàng từ 399.000đ
✪ Giao hàng COD toàn quốc nhanh chóng từ 2 - 4 ngày
✪ Giao hàng HOẢ TỐC trong nội thành Hà Nội
✪ Hỗ trợ xuất hóa đơn VAT theo yêu cầu

Mã sản phẩm: STA1382
Danh mục: Sách IT, Sách chuyên ngành
Tình trạng: Còn hàng

Mô tả

Deep Learning ( sách gia công)

Sách Deep Learning (2016)

Thể loại:Computers - Computer Science

Năm:2016

Nhà xuát bản:The MIT Press

Ngôn ngữ:English

Trang:800

Học sâu là một hình thức học máy cho phép máy tính học hỏi từ kinh nghiệm và hiểu thế giới theo hệ thống phân cấp các khái niệm. Bởi vì máy tính thu thập kiến thức từ kinh nghiệm, không cần con người vận hành máy tính để chỉ định chính thức tất cả kiến thức mà máy tính cần. Hệ thống phân cấp các khái niệm cho phép máy tính học các khái niệm phức tạp bằng cách xây dựng chúng từ những khái niệm đơn giản hơn; một biểu đồ của các cấu trúc phân cấp này sẽ có nhiều lớp sâu. Cuốn sách này giới thiệu một loạt các chủ đề trong học sâu.

Văn bản cung cấp nền tảng toán học và khái niệm, bao gồm các khái niệm có liên quan trong đại số tuyến tính, lý thuyết xác suất và lý thuyết thông tin, tính toán số và học máy. Nó mô tả các kỹ thuật học sâu được sử dụng bởi những người thực hành trong ngành, bao gồm các mạng chuyển tiếp sâu, chính quy hóa, thuật toán tối ưu hóa, mạng tích hợp, mô hình trình tự và phương pháp luận thực tế; và nó khảo sát các ứng dụng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói, thị giác máy tính, hệ thống khuyến nghị trực tuyến, tin sinh học và trò chơi điện tử. Cuối cùng, cuốn sách cung cấp các quan điểm nghiên cứu, bao gồm các chủ đề lý thuyết như mô hình nhân tố tuyến tính, mã tự động, học biểu diễn, mô hình xác suất có cấu trúc, phương pháp Monte Carlo, hàm phân vùng, suy luận gần đúng và mô hình tổng hợp sâu.

Học sâu có thể được sử dụng bởi sinh viên đại học hoặc sau đại học lập kế hoạch nghề nghiệp trong ngành công nghiệp hoặc nghiên cứu và bởi các kỹ sư phần mềm muốn bắt đầu sử dụng học sâu trong các sản phẩm hoặc nền tảng của họ. Một trang web cung cấp tài liệu bổ sung cho cả người đọc và người hướng dẫn.