Este libro, subtitulado «Lo que necesita saber para comprender las redes neuronales», proporciona las matemáticas esenciales para seguir discusiones de aprendizaje profundo, explorar implementaciones más complejas y aprovechar al máximo los conjuntos de herramientas de aprendizaje profundo. Ronald T.Kneusel utiliza ejemplos de Python para explicar temas clave relacionados con el aprendizaje profundo en probabilidad, estadística, álgebra lineal, cálculo diferencial y cálculo matricial, así como cómo implementar el flujo de datos en una red neuronal, retropropagación y descenso de gradiente. También usará Python para resolver las matemáticas detrás de dichos algoritmos e incluso construir una red neuronal completamente funcional.
El libro también cubre el descenso de gradientes, incluidas las variaciones comúnmente utilizadas por la comunidad de aprendizaje profundo: SGD, Adam, RMSprop y Adagrad / Adadelta.
Autor: Ronald T. Kneusel
Editorial: No Starch Press
Fecha: diciembre de 2021
Páginas: 344
ISBN: 978-1718501904
Imprimir: 1718501900
Kindle: B096JXMQLM
Público: desarrolladores interesados en el aprendizaje profundo
Nivel: intermedio / avanzado
Categoría: Inteligencia artificial
Para obtener más información sobre Book Watch, haga clic en.
Book Watch es la lista de libros nuevos del programador y se compila utilizando anuncios de editores. No debe leerse como una revisión en la que proporcionamos una evaluación independiente. Algunos de los libros de Book Watch, pero no todos, finalmente se revisan.
Para tener nuevos títulos incluidos en el contacto de Book Watch [email protected]
Seguir @bookwatchiprog en Twitter o suscríbase a la fuente RSS de TecnoPasion’s Books para recibir nuevas incorporaciones a Book Watch todos los días y nuevas reseñas.
