ディープラーニング - 基礎と応用
Fouad Sabry
Translator Kei Imano
Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]
Summary
ディープ ラーニングとは ディープ ラーニングは、人工ニューラル ネットワークと表現学習に基づいた機械学習アプローチの大きなグループに属します。 この一連のメソッドはディープラーニングとして知られています。 学習方法には、教師あり、半教師あり、教師なしの 3 つがあります。 メリット (i) に関する洞察と検証 次のトピック: 第 1 章: ディープ ラーニング 第 2 章: 機械学習 第 3 章: ニューラル コーディング 第 4 章: スケール空間 第 5 章: 圧縮センシング 第 6 章: リザーバーコンピューティング 第 7 章: エコー状態ネットワーク 第 8 章: 確率的 オウム 第 9 章: 微分可能プログラミング 第 10 章: 液体ステート マシン (ii) ディープ ラーニングに関する一般のよくある質問に答えます。 (iii) 多くの分野でのディープ ラーニングの使用例。 (iv) ディープ ラーニングを 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 本書の対象者 専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、基礎知識を超えたい人 またはあらゆる種類の深層学習に関する情報。