Deep Learning Foundations

Cập nhật vào: Thứ năm - 03/10/2024 03:23

Nhan đề chính: Deep Learning Foundations
Nhan đề dịch: Nền tảng học sâu
Tác giả: Taeho Jo
Nhà xuất bản: Springer Cham
Năm xuất bản: 2023
Số trang: XX, 426 tr
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-031-32879-4
SpringerLink
Lời giới thiệu:
Tài liệu này cung cấp hiểu biết khái niệm về các thuật toán học sâu, gồm bốn phần: nền tảng, học máy sâu, mạng nơ-ron sâu và học sâu văn bản. Phần đầu tiên cung cấp học có giám sát truyền thống, học không giám sát truyền thống và học tập tổng hợp, như sự chuẩn bị để nghiên cứu các thuật toán học sâu. Phần thứ hai đề cập đến việc sửa đổi các thuật toán học máy hiện có thành các thuật toán học sâu. Phần thứ ba đề cập đến các mạng nơ-ron sâu, chẳng hạn như Multiple Perceptron, Recurrent Networks, Restricted Boltzmann Machine và Convolutionary Neural Networks. Phần cuối cùng cung cấp các kỹ thuật học sâu chuyên biệt cho các tác vụ khai thác văn bản. Tài liệu có liên quan đến các nhà nghiên cứu, học giả, sinh viên và chuyên gia trong lĩnh vực học máy.
Từ khóa: Kỹ thuật truyền thông; Mạng; Học máy; Thuật toán.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
Phần I
- Giới thiệu
- Học có giám sát
- Học không giám sát
- Học tập theo nhóm
Phần II
- Thuật toán KNN sâu
- Học xác suất sâu
- Cây quyết định sâu
- Phân loại tuyến tính sâu
Phần III
- Perceptron nhiều lớp
- Mạng nơ-ron hồi quy
- Máy Boltzmann hạn chế
- Mạng nơ-ron tích chập
Phần IV
- Mở rộng chỉ mục
- Tóm tắt văn bản
- Hoạt động sâu trong văn bản
- Hệ thống phân loại văn bản

Deep Learning Foundations

Những tin mới hơn

Những tin cũ hơn