- Регистрация
- 8 Сен 2016
- Сообщения
- 561.935
- 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:
- [Лепка] Мини-клуб (октябрь 2026) [Yum-yum miniatures] [Анна Тысяцкая]
- Карманные деньги + Семейный финансист [Светлана Шаромова]
- Избранный [Роуз Лоуренс]
- Подписка на тексты Виктора Мараховского (октябрь 2026) [Тариф Вселенная под присмотром] [Виктор Мараховский]
- Клиническая психология. 2 поток. Модуль 15. Аддикции: Клиническая картина, диагностика и основы терапии (2025) [МАНП] [Мария Карпова, Антон Терентьев]
- Подписка на аналитические материалы Smartlab Premium (ноябрь 2026) [Тимофей Мартынов]
- И-Цзин. Лекция 41 [Касталия] [Григорий Зайцев]
- [Вязание] Стильный пуловер с горловиной-хенли Nigrum Shirt Placket, вязаный спицами сверху [Вяжи.ру] [Rikke Bangsgaard]