Франсуа Шолле - Глубокое обучение на Python
2-е международное изданиеНазвание: | Глубокое обучение на Python | |
Автор: | Франсуа Шолле | |
Жанр: | Python | |
Изадано в серии: | Библиотека программиста | |
Издательство: | Питер | |
Год издания: | 2023 | |
ISBN: | 978-5-4461-1909-7 | |
Отзывы: | Комментировать | |
Рейтинг: | ||
Поделись книгой с друзьями! Помощь сайту: донат на оплату сервера |
Краткое содержание книги "Глубокое обучение на Python"
Глубокое обучение динамично развивается, открывая все новые и новые возможности созда- ния ПО. Это не только автоматический перевод текстов с одного языка на другой, распознавание изображений, но и многое другое. Глубокое обучение превратилось в важный навык, необходимый каждому разработчику. Keras и TensorFlow облегчают жизнь разработчикам и позволяют легко ра- ботать даже тем, кто не имеет фундаментальных знаний в области математики или науки о данных. Настала пора познакомиться с глубоким обучением и мощной библиотекой Keras! В этом расширенном и дополненном издании создатель библиотеки Keras — Франсуа Шолле — делится знаниями и с новичками, и с опытными специалистами. Иллюстрации и наглядные примеры помогут вам разобраться с самыми сложными вопросами и концепциями. Вы быстро приобретете навыки, необходимые для разработки приложений глубокого обучения. 16+
Читаем онлайн "Глубокое обучение на Python". [Страница - 2]
- 1
- 2
- 3
- 4
- . . .
- последняя (236) »
О примерах кода . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
Об авторе . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
Иллюстрация на обложке . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
От издательства . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
Глава 1. Что такое глубокое обучение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
1.1. Искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение . . . . . . . 27
1.1.1. Искусственный интеллект . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
1.1.2. Машинное обучение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
1.1.3. Изучение правил и представлений данных . . . . . . . . . . . . . 30
1.1.4. «Глубина» глубокого обучения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
1.1.5. Принцип действия глубокого обучения в трех картинках . . . . 35
1.1.6. Какой ступени развития достигло глубокое обучение . . . . . . 37
1.1.7. Не верьте рекламе . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
1.1.8. Перспективы ИИ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
1.2. Что было до глубокого обучения: краткая история
машинного обучения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
1.2.1. Вероятностное моделирование . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
1.2.2. Первые нейронные сети . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
Оглавление
7
1.2.3. Ядерные методы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
1.2.4. Деревья решений, случайные леса .
и градиентный бустинг . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
1.2.5. Назад к нейронным сетям . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
1.2.6. Отличительные черты глубокого обучения . . . . . . . . . . . . . 45
1.2.7. Современный ландшафт машинного обучения . . . . . . . . . . . 46
1.3. Почему глубокое обучение? Почему сейчас? . . . . . . . . . . . . . . . . 49
1.3.1. Оборудование . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
1.3.2. Данные . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
1.3.3. Алгоритмы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
1.3.4. Новая волна инвестиций . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
1.3.5. Демократизация глубокого обучения . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
1.3.6. Ждать ли продолжения этой тенденции? . . . . . . . . . . . . . . 54
Глава 2. Математические основы нейронных сетей . . . . . . . . . . . . . . . . 56
2.1. Первое знакомство с нейронной сетью . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
2.2. Представление данных для нейронных сетей . . . . . . . . . . . . . . . . 61
2.2.1. Скаляры (тензоры нулевого ранга) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
2.2.2. Векторы (тензоры первого ранга) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
2.2.3. Матрицы (тензоры второго ранга) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
2.2.4. Тензоры третьего и более высоких рангов . . . . . . . . . . . . . . 62
2.2.5. Ключевые атрибуты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
2.2.6. Манипулирование тензорами с помощью NumPy . . . . . . . . . 64
2.2.7. Пакеты данных . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
2.2.8. Практические примеры тензоров с данными . . . . . . . . . . . . 66
2.2.9. Векторные данные . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
2.2.10. Временные ряды или последовательности . . . . . . . . . . . . . 67
2.2.11. Изображения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
2.2.12. Видео . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
2.3. Шестеренки нейронных сетей: операции с тензорами . . . . . . . . . . 69
2.3.1. Поэлементные операции . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
2.3.2. Расширение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
2.3.3. Скалярное произведение тензоров . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
2.3.4. Изменение формы тензора . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
2.3.5. Геометрическая интерпретация операций с тензорами . . . . . . 76
2.3.6. Геометрическая интерпретация глубокого обучения . . . . . . . 80
8 Оглавление
2.4. Механизм нейронных сетей: оптимизация на основе градиента . . . . 81
2.4.1. Что такое производная . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
2.4.2. Производная операций с тензорами: градиент . . . . . . . . . . . 84
2.4.3. Стохастический градиентный спуск . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
2.4.4. Объединение производных: алгоритм обратного
распространения ошибки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
2.5. Оглядываясь на первый пример . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
2.5.1. --">
- 1
- 2
- 3
- 4
- . . .
- последняя (236) »
Книги схожие с «Глубокое обучение на Python» по жанру, серии, автору или названию:
Чарльз Северенс - Введение в программирование на Python Жанр: Программирование: прочее Год издания: 2016 |
Коллектив авторов - Python глазами хакера Жанр: Python Год издания: 2022 Серия: Глазами Хакера |
Эдуард Данисович Шакирьянов - Компьютерное зрение на Python. Первые шаги Жанр: Python Год издания: 2021 Серия: Школа юного инженера |
Е. В. Дубовик, Д. М. Кольцов - Справочник PYTHON. Кратко, быстро, под рукой Жанр: Современные российские издания Год издания: 2021 Серия: Справочник |
Другие книги из серии «Библиотека программиста»:
Брайан Хоган - HTML5 и CSS3. Веб-разработка по стандартам нового поколения Жанр: Web-дизайн Год издания: 2014 Серия: Библиотека программиста |
Эрик Мэтиз - Изучаем Python: программирование игр, визуализация данных, веб-приложения Жанр: Python Год издания: 2020 Серия: Библиотека программиста |
Скотт Чакон, Бен Штрауб - Git для профессионального программиста Жанр: Программирование: прочее Год издания: 2016 Серия: Библиотека программиста |
Эл Свейгарт - Python. Чистый код для продолжающих Жанр: Python Год издания: 2022 Серия: Библиотека программиста |