- Регистрация
- 8 Сен 2016
- Сообщения
- 559.864
- Реакции
- 269.199
**Складчина: "Сверточные нейросети" от Джейд Картер**
Сверточные нейронные сети (CNN) - это один из значительнейших прорывов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Они лежат в основе многих современных приложений, начиная от распознавания изображений и видео и заканчивая автономными системами и обработкой естественного языка.
Книга предлагает подробное руководство по изучению и применению CNN, охватывая как базовые, так и продвинутые концепции. Рассматриваются ключевые элементы CNN, такие как свертка, функции активации, пулинг и нормализация, и объясняется, как они взаимодействуют, создавая мощные архитектуры для извлечения иерархических представлений из данных.
Исторический обзор эволюции CNN - от первых моделей до современных архитектур, таких как AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet и EfficientNet - поможет понять, как и почему эти сети стали так эффективны.
**Содержание:**
- Введение в глубокое обучение
- Основные концепции и архитектура CNN
- Свертка и пулинг
- Функции активации
- Классические архитектуры CNN
- Современные архитектуры
- Регуляризация и нормализация
- Классификация изображений
- Обнаружение объектов
- Сегментация изображений
**Цена:** 690 руб.
**Формат:** epub, fb2, fb3, ios.epub, mobi, pdf
Сверточные нейронные сети (CNN) - это один из значительнейших прорывов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Они лежат в основе многих современных приложений, начиная от распознавания изображений и видео и заканчивая автономными системами и обработкой естественного языка.
Книга предлагает подробное руководство по изучению и применению CNN, охватывая как базовые, так и продвинутые концепции. Рассматриваются ключевые элементы CNN, такие как свертка, функции активации, пулинг и нормализация, и объясняется, как они взаимодействуют, создавая мощные архитектуры для извлечения иерархических представлений из данных.
Исторический обзор эволюции CNN - от первых моделей до современных архитектур, таких как AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet и EfficientNet - поможет понять, как и почему эти сети стали так эффективны.
**Содержание:**
- Введение в глубокое обучение
- Основные концепции и архитектура CNN
- Свертка и пулинг
- Функции активации
- Классические архитектуры CNN
- Современные архитектуры
- Регуляризация и нормализация
- Классификация изображений
- Обнаружение объектов
- Сегментация изображений
**Цена:** 690 руб.
**Формат:** epub, fb2, fb3, ios.epub, mobi, pdf
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Тело твоей мечты за 30 дней [Евгеника] [Евгения Костенникова]
- Антипузо 3.0 [Leo K. Move]
- Постройте серьёзные отношения с харизматичными и успешными иностранцами, Тариф Принцесса [Match Match] [Юлия Люмен]
- Энергетическое дыхание: 6 простых техник на все случаи жизни [ВиЭль центр] [Оксана ВиЭль]
- 100 рецептов. Салаты и закуски [ХлебСоль]
- [Вязание] Модный кардиган спицами сверху Mono Lines [Вяжи.ру] [Mono Knit Editions]
- Промпты для психологов. Как эффективно использовать ИИ в профессиональной деятельности [Карина Помазан]
- Я и Другой. Занятие 7 [Apeiron] [Алексей Арестович]