Hodnocení:
Kniha je obecně dobře hodnocena pro své komplexní pokrytí a jasné vysvětlení složitých konceptů neuronových sítí a hlubokého učení. Mnoho čtenářů ji považovalo za přístupnou a informativní, zejména pro ty, kteří hledají hlubší pochopení matematiky v pozadí tohoto tématu. Někteří ji však kritizovali za nedostatek praktických příkladů a poněkud suché podání, takže je méně vhodná pro začátečníky, kteří hledají praktický návod.
Klady:⬤ Komplexní pokrytí neuronových sítí a hlubokého učení
⬤ jasné vysvětlení složitých pojmů
⬤ dobré matematické základy
⬤ přístupné i pro ty, kdo mají průměrné znalosti kalkulu a lineární algebry
⬤ poskytuje intuici o reálných aplikacích
⬤ slouží jako cenná příručka pro výzkum a akademickou sféru.
⬤ Postrádá praktické příklady a implementační detaily, což může zklamat ty, kteří hledají praktickou výuku
⬤ některým čtenářům připadala suchá a příliš matematická
⬤ několika čtenářům připadala struktura rozvláčná a nepřehledná
⬤ uváděny problémy s vazbou.
(na základě 47 hodnocení čtenářů)
Neural Networks and Deep Learning: A Textbook
1 Úvod do neuronových sítí. - 2 Strojové učení s mělkými neuronovými sítěmi.
- 3 Trénování hlubokých neuronových sítí. - 4 Učení hlubokých neuronových sítí zobecňovat. - 5 Sítě s radikální bazickou funkcí.
- 6 Omezené Boltzmannovy stroje. - 7 Rekurentní neuronové sítě.
- 8 Konvoluční neuronové sítě. - 9 Hluboké učení s posilováním.
- 10 Pokročilá témata v hlubokém učení.
© Book1 Group - všechna práva vyhrazena.
Obsah těchto stránek nesmí být kopírován ani použit, a to ani částečně ani úplně, bez písemného svolení vlastníka.
Poslední úprava: 2024.11.08 20:25 (GMT)