Architektury hlubokého učení: Matematický přístup

Recenze čtenářů

Kniha o hlubokém učení se setkala se smíšenými recenzemi, přičemž mnozí chválí její matematickou hloubku a teoretické poznatky, zatímco jiní ji kritizují za špatnou organizaci, četné typografické chyby a nedostatečnou korekturu. Lze ji vřele doporučit těm, kteří mají silné matematické zázemí, ale pro ty, kteří se s požadovanými koncepty seznamují hůře, může být frustrující.

Bohatý matematický obsah, dobře vysvětlené rigorózní důkazy, komplexní pokrytí optimalizace a teoretických aspektů hlubokého učení, doporučeno pro ty, kteří mají silné matematické znalosti.

Četné typografické chyby a nesprávné zápisy, špatná organizace, nedostatek korektur vedoucí ke zmatkům a části, které nemusí rezonovat se čtenáři neznalými pokročilé matematiky.

(na základě 11 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach

Obsah knihy:

Tato kniha popisuje fungování neuronových sítí z matematického hlediska.

Díky tomu lze neuronové sítě interpretovat jako univerzální aproximátory funkcí i jako procesory informací. Kniha překlenuje propast mezi myšlenkami a koncepty neuronových sítí, které se dnes používají na intuitivní úrovni, a přesným moderním matematickým jazykem, přičemž představuje nejlepší postupy prvních a těší se z robustnosti a elegance druhých.

Knihu lze využít v rámci postgraduálního kurzu hlubokého učení, přičemž prvních několik částí je přístupných i starším studentům. Kromě toho bude kniha široce zajímat výzkumné pracovníky zabývající se strojovým učením, kteří mají zájem o teoretické pochopení této problematiky.