Нейронные сети и глубокое обучение. Учебный курс

В книге рассматриваются как классические, так и современные модели глубокого обучения.

В первых двух главах основной упор сделан на понимании взаимосвязи традиционного машинного обучения и нейронных сетей.

Главы 3 и 4 посвящены подробному обсуждению процессов тренировки и регуляризации нейронных сетей.

В главах 5 и 6 рассмотрены сети радиально-базисных функций (RBF) и ограниченные машины Больцмана.

В главах 7 и 8 обсуждаются рекуррентные и сверточные нейронные сети.

Главы 9 и 10 посвящены более сложным темам, таким как глубокое обучение с подкреплением, нейронные машины Тьюринга, самоорганизующиеся карты Кохонена и генеративно-состязательные сети.