![[Recenzja] Deep Learning: Foundations and Concepts (Christopher M. Bishop) Streszczenie.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2575623/c1a-085k3-mkqo0r9pa5d0-dnnmff.jpg)
Show Notes
Deep Learning: Foundations and Concepts (Christopher M. Bishop)
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/3031454677?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Deep-Learning%3A-Foundations-and-Concepts-Christopher-M-Bishop.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/generative-ai-for-beginners-understanding-artificial/id1784910267?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Deep+Learning+Foundations+and+Concepts+Christopher+M+Bishop+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/3031454677/
#Propagacjawsteczna #Siecikonwolucyjne #Transformery #Autoenkoderywariacyjne #Modeledyfuzyjne #DeepLearning
Deep Learning: Foundations and Concepts to podręcznik Christophera M. Bishopa i Hugh Bishopa, poświęcony podstawom współczesnego głębokiego uczenia. Książka ma charakter akademicki, ale jej celem nie jest wyłącznie formalne przedstawienie równań. Autorzy budują stopniowo aparat pojęciowy potrzebny do rozumienia, dlaczego sieci neuronowe uczą się z danych, jak reprezentują złożone zależności oraz jakie założenia stoją za popularnymi metodami generatywnymi. Punkt wyjścia stanowią prawdopodobieństwo, rozkłady i statystyka, następnie omawiane są uczenie nadzorowane, optymalizacja, propagacja wsteczna i regularyzacja. Dalsze rozdziały obejmują między innymi sieci konwolucyjne, transformatory, grafowe sieci neuronowe, modele z ukrytymi zmiennymi, GAN-y, przepływy normalizujące, autoenkodery i modele dyfuzyjne. Wyjaśnienia łączą tekst, diagramy, zapis matematyczny oraz pseudokod. Dzięki temu publikacja służy jako uporządkowane wprowadzenie do dziedziny, a zarazem jako podstawa przed dalszą specjalizacją badawczą lub inżynierską.
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/3031454677?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Deep-Learning%3A-Foundations-and-Concepts-Christopher-M-Bishop.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/generative-ai-for-beginners-understanding-artificial/id1784910267?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Deep+Learning+Foundations+and+Concepts+Christopher+M+Bishop+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/3031454677/
#Propagacjawsteczna #Siecikonwolucyjne #Transformery #Autoenkoderywariacyjne #Modeledyfuzyjne #DeepLearning
Deep Learning: Foundations and Concepts to podręcznik Christophera M. Bishopa i Hugh Bishopa, poświęcony podstawom współczesnego głębokiego uczenia. Książka ma charakter akademicki, ale jej celem nie jest wyłącznie formalne przedstawienie równań. Autorzy budują stopniowo aparat pojęciowy potrzebny do rozumienia, dlaczego sieci neuronowe uczą się z danych, jak reprezentują złożone zależności oraz jakie założenia stoją za popularnymi metodami generatywnymi. Punkt wyjścia stanowią prawdopodobieństwo, rozkłady i statystyka, następnie omawiane są uczenie nadzorowane, optymalizacja, propagacja wsteczna i regularyzacja. Dalsze rozdziały obejmują między innymi sieci konwolucyjne, transformatory, grafowe sieci neuronowe, modele z ukrytymi zmiennymi, GAN-y, przepływy normalizujące, autoenkodery i modele dyfuzyjne. Wyjaśnienia łączą tekst, diagramy, zapis matematyczny oraz pseudokod. Dzięki temu publikacja służy jako uporządkowane wprowadzenie do dziedziny, a zarazem jako podstawa przed dalszą specjalizacją badawczą lub inżynierską.
