Хайкин саймон нейронные сети полный курс pdf: Нейронные сети. Полный курс от Хайкин С.

Содержание

Погружение в мир нейронных сетей/Нейронные сети. Полный курс — avmim.com

Погружение в мир нейронных сетей (2018)

Авторы: Сергей Николенко, А. Кадурин, Екатерина Архангельская

Язык: русский.

Целевая аудитория: опытные разработчики.

Не так много книг по программированию выходят за авторством русских писателей. Однако в этот раз авторы постарались и написали для вас замечательное руководство по глубокому обучению, в котором разобрали основные вопросы, касающиеся этой темы. В книге много математики, теории, основ и рассуждений, охватывающих большую часть того, что касается машинного обучения. Подойдёт, в основном, новичкам, желающим подробнее разобраться в этом вопросе.

Преимущества данного материала:
➕ актуальная на данный момент информация по МО;
➕ хорошее изложение;
➕ исчерпывающие главы по тому, как обучать нейронные сети, по видам основных структур МО и их применения и многое другое;
➕ подходит новичкам.

Недостатки:
➖ листинги с кодом приведены не полностью;
➖ замечены ошибки в формулах.

Николенко С. И. — Глубокое обучение  — 2018.pdf


Нейронные сети. Полный курс

Авторы: Саймон Хайкин

Язык: русский
Год издания: 2006

Описание:
В книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию.
В книге также анализируется роль нейронных сетей при решении задач распознавания образов, управления и обработки сигналов. Структура книги очень удобна для разработки курсов обучения нейронным сетям и интеллектуальным вычислениям.
Книга будет полезна для инженеров, специалистов в области компьютерных наук, физиков и специалистов в других областях, а также для всех тех, кто интересуется искусственными нейронными сетями.

Neyronnye_seti_Polny_kurs.pdf

Нейронные сети. Полный курс (2016, pdf)Автор: Саймон Хайкин#data_analy……

NoSQL. Новая методология разработки нереляционных баз данных (2015)Автор: Прамодкумар Дж. Садаладж, Мартин Фаулер

#db #book

Необходимость обрабатывать все более крупные объемы данных является одним из факторов, влияющих на внедрение нового класса нереляционных баз данных NoSQL. Сторонники баз NoSQL утверждают, что их можно использовать для создания более производительных, легче масштабируемых и проще программируемых систем. Эта книга
— краткое, но полное введение в быстро развивающуюся технологию NoSQL. Прамодкумар Дж.Садаладж и Мартин Фаулер объясняют, как работают базы данных NoSQL, и демонстрируют, в каких ситуациях они могут стать более успешной альтернативой традиционным системам RDMBS. Авторы излагают материал в быстром темпе, знакомя читателей с критериями, которые необходимо применять, чтобы принять правильное решение, стоит ли использовать базы NoSQL и какие технологии следует при этом выбирать. Первая часть книги посвящена основным концепциям, включая неструктурированные модели данных, агрегаты, новые модели распределения, теорему САР и отображение-свертку. Во второй части авторы исследуют архитектурные и проектные вопросы, связанные с реализацией баз данных NoSQL. Они также описывают реалистичные сценарии использования, демонстрирующие работу баз данных NoSQL и возможности баз Riak, MongoDB, Cassandra и Neo4j. Кроме того, основываясь на новаторской работе Прамодкумара Садаладжа, авторы книги показывают, как реализовать эволюционное проектирование на основе миграции схем

— важный метод, необходимый для применения баз данных NoSQL. Книга завершается описанием новой эры многовариантной персистентности, открытой благодаря технологии NoSQL. В этом мире сосуществуют разнообразные базы данных, и архитектор может выбирать технологию, наилучшим образом подходящую для обеспечения любого вида доступа к данным.

Ссылка на постhttps://vk.com/wall-54530371_70049

полный курс», Саймон Хайкин, 2-е издание, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 1104 стр., ISBN 978-5-8459-2069-0, «ВИЛЬЯМС», 2016

В продаже книга «Нейронные сети: полный курс», Саймон Хайкин, 2 издание, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 1104 стр., ISBN 978-5-8459-2069-0, «ВИЛЬЯМС», 2016 — заказать-купить книгу «Нейронные сети: полный курс» в интернет-магазине ComBook.ru

В книге «Нейронные сети: полный курс

» рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей

Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию

В книге также анализируется роль нейронных сетей при решении задач распознавания образов, управления и обработки сигналов

Структура книги «Нейронные сети: полный курс» очень удобна для разработки курсов обучения нейронным сетям и интеллектуальным вычислениям

Книга «Нейронные сети: полный курс» будет полезна для инженеров, специалистов в области компьютерных наук, физиков и специалистов в других областях, а также для всех тех, кто интересуется искусственными нейронными сетями

Оригинал книги: «Neural Networks: A Comprehensive Foundation

» by Simon Haykin

ЗДЕСЬ — читайте ПРЕДИСЛОВИЕ книги «Нейронные сети: полный курс»
ЗДЕСЬ — читайте СОДЕРЖАНИЕ книги «Нейронные сети: полный курс»
ЗДЕСЬ — читайте 7 Главу «Ассоциативные машины» из книги «Нейронные сети: полный курс»

(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Нейронные сети: полный курс» в интернет-магазине biblio-globus. ru)

(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе — самая низкая цена в России!)
(заказать-купить книгу «Нейронные сети: полный курс» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru

)
(заказать-купить книгу по «Нейронные сети: полный курс» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Нейронные сети: полный курс» в интернет-магазине diamail.com.ua)

На русском языке книга вышла в издательстве «ВИЛЬЯМС»
_______________________________________
ОГЛАВЛЕНИЕ книги «Нейронные сети: полный курс»
_______________________________________
Предисловие
1. Введение
2. Процессы обучения
3. Однослойный персептрон
4. Многослойный персептрон
5. Сети на основе радиальных базисных функций
6. Машина опорных векторов
7. Ассоциативные машины
8. Анализ главных компонентов
9. Карты самоорганизации
10. Модели на основе теории информации

11. Стохастические машины и их аппроксимации в статистической механике
12. Нейродинамическое программирование
13. Временная обработка с использованием сетей прямого распространения
14. Нейродинамика
15. Динамически управляемые рекуррентные сети
16. Заключение
Предметный указатель

В продаже книга «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс», Чару Аггарвал, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 752 стр., ISBN 978-5-907203-01-3, «ДИАЛЕКТИКА», 2020 — заказать-купить книгу «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» в интернет-магазине ComBook.ru

В книге «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» обсуждаются как классические, так и современные модели в глубоком обучении и основы нейронных сетей.

Основное внимание уделяется теории и алгоритмам глубокого обучения

В первых двух главах книги показано, что метод опорных векторов, линейную/логистическую регрессию, сингулярное разложение, факторизацию матриц и рекомендательные системы можно рассматривать как специальные случаи нейронных сетей

В книге «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» освещены и такие сравнительно новые методы конструирования признаков, как word2vec. Подробному обсуждению процессов тренировки и регуляризации нейронных сетей посвящены главы 3 и 4

В главах 5 и 6 представлены нейронные сети на основе радиально-базисных функций (RBF) и ограниченных машин Больцмана (RBM)

В главах 7 и

8 обсуждаются рекуррентные и сверточные нейронные сети. Главы 9 и 10 познакомят читателя с такими технологиями нейронных сетей, как глубокое обучение с подкреплением, нейронные машины Тьюринга, самоорганизующиеся карты Кохонена и генеративно-состязательные сети (GANs)

Оригинал книги: «Neural Networks and Deep Learning» by Charu C. Aggarwal, 497 pages, ISBN 9783319944623, August 2018

(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе — самая низкая цена в России)
(заказать-купить

книгу «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» в онлайн-мегамаркете Ozon. ru)

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу по «Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога

В продаже книга «Введение в глубокое обучение», Евгений Черняк, бумага офсетная-белая, мягкий переплет, 192 стр., ISBN 978-5-907203-10-5, «ДИАЛЕКТИКА», 2020 —
заказать-купить
книгу «Введение в глубокое обучение» в интернет-магазине ComBook.ru

Это краткое, проектно-ориентированное руководство по глубокому обучению проведет читателя по серии задач программирования, которые познакомят его с использованием глубокого обучения в таких областях искусственного интеллекта(ИИ), как компьютерное зрение, обработка естественного языка и обучение с подкреплением

Автор книги «Введение в глубокое обучение», продолжительное время занимающийся исследованиями в области ИИ, специализирующийся в обработка естественного языка раскрывает темы нейронных сетей с прямой связью, свёрточных нейронных сетей, векторного представления слов, рекуррентных нейронных сетей, обучения последовательностям, глубокого обучения с подкреплением, моделей без учителя и других основных подходов и техник

Учащиеся и практикующие специалисты изучат основы глубокого обучения прорабатывая примеры на

TensorFlow, открытой программной платформе для машинного обучения. “Я нахожу, что усваиваю материал компьютерных наук лучше всего, когда пишу соответствующие программы” — пишет автор и книга отражает этот подход

Каждая глава книги «Введение в глубокое обучение» включает проект по программированию, упражнения и ссылки на материал для дополнительного изучения. Одна из первых глав посвящена TensorFlow и её интерфейсу с Python, широко используемым языком программирования. Знакомство с линейной алгеброй, многомерным анализом, статистикой и теорией вероятности является необходимым условием для чтения книги, также как и начальное знание языка Python

Достоинства книги «Введение в глубокое обучение» — небольшой объём и хорошая структурированность. Книга подходит для использования как в программах колледжей, так и высших учебных заведений. Практикующие специалисты найдут в ней ценный справочный материал

У нас есть широкий выбор книг по глубокому обучению:теоретические книги, написанные научными экспертами и практические книги, написанные программистами. Эта книга предоставляет лучшее из обеих областей: Черняк является видным научным исследователем работавшим со всеми видами искусственного интеллекта,часто будучи проводником в новых областях. И он также остаётся активным программистом,приходящим к пониманию через практику. В этой мастерски исполненной книге, он проведёт вас через своё понимание, позволяя следовать за ним по коду шаг за шагом, также снабжая вас своими компетентными выводами” (Питер Норвиг, директор по исследованиям, Google)

Прекрасная книга, заполняющая открытую пропасть между существующей, подробной “библией” (Ян Гудфеллоу и др., MIT Press, 2016) и многими книгами нацеленными на практикующих специалистов индустрии. Эта доступное издание предоставляет ясное, увлекательное описание теории практической реализации  ключевых алгоритмов глубокого обучения в областях компьютерного зрения, обработки естественного языка и робототехники. Хорошо продуманное, компактное представление неожиданно близко приближается к новейшим достижениям в глубоком обучении, делая его идеальным пособием для студентов и тех, кто ищет проницательное введение в глубокое обучение” (Кристофер Д. Маннинг, профессор компьютерных наук и лингвистики, Стэнфордский Университет)

Оригинал книги: «Introduction to Deep Learning», Eugene Charniak, 192 pages, ISBN 9780262039512, January 2019

(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Введение в глубокое обучение» в интернет-магазине biblio-globus. ru)

(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе — самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Введение в глубокое обучение» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Введение в глубокое обучение» (13 издание) в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу по «Введение в глубокое обучение» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Читайте отдельное сообщение в моем блоге о книге Евгения Черняка «Введение в глубокое обучение»
Глубокое обучение и
TensorFlow
для профессионалов


Сантану Паттанаяк
В продаже уникальная книга «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов. Математический подход к построению систем искусственного интеллекта на Python», Сантану Паттанаяк, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 480 стр., ISBN 978-5-907144-25-5, «ДИАЛЕКТИКА», 2019 — заказать-купить книгу «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» в интернет-магазине ComBook.ru

Книга «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» представляет собой практическое и теоретическое руководство, содержащее множество бесценных советов и рекомендаций, которые помогут даже новичкам быстро освоить методы глубокого обучения и развертывания решений, построенных на их основе

В книге уделено внимание всем практическим аспектам глубокого обучения (Deep Learning), имеющим важное значение для любой области применения. Приведено и описано множество демонстрационных прототипов, которые вы сможете использовать для создания новых приложений на основе технологии глубокого обучения

Программный код на Python всех примеров из книги «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» предоставляется в удобной форме блокнотов iPython, что упростит читателям его выполнение и адаптацию под конкретные задачи

Основные темы книги «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов»:

математические основы глубокого обучения;
— полный стек технологий глубокого обучения на основе TensorFlow;
— развертывание производственных вариантов сложных решений на основе глубокого обучения с использованием TensorFlow;
— проведение исследований в области глубокого обучения и выполнение экспериментов с помощью TensorFlow

Оригинал книги: «Pro Deep Learning with TensorFlow A Mathematical Approach to Advanced Artificial Intelligence in Python» by Santanu Pattanayak, 398 page, ISBN 9781484230954, December 2017

ЗДЕСЬ — читайте ВВЕДЕНИЕ из книги Сантану Паттанаяка «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов»
ЗДЕСЬ — читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов»
ЗДЕСЬ — читайте 6 Главу «Усовершенствованные варианты архитектуры нейронных сетей» из книги Сантану Паттанаяка «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов. Математический подход к построению систем искусственного интеллекта на Python»

(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе — самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» в интернет-магазине ComBook. ru)

(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога

Python и
машинное обучение


Себастьян Рашка
Вахид Мирджалили

полноцветное
 2-е издание
В продаже книга «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow», Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили, 2-е издание, (перевод Юрия Артёменко), бумага офсетная-белая, твердый переплет, полноцветное издание, 656 стр., ISBN 978-5-907114-52-4, «ДИАЛЕКТИКА», 2019 — заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» в интернет-магазине ComBook.ru

С помощью 2-го издания бестселлера Себастьяна Рашки — книгой «Python и машинное обучение», Вы освоите и сможете использовать передовые технологии машинного обучения, нейронных сетей и глубокого обучения

Будучи основательно обновленной с учетом самых последних технологий с открытым кодом, включая такие библиотеки, как scikit-learn, Keras и TensorFlow, книга «Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow» предлагает практические знания и приемы, которые необходимы для создания эффективных приложений машинного и глубокого обучения на языке Python

В результате комплексного расширения и совершенствования книга теперь охватывает популярную библиотеку глубокого обучения TensorFlow. Код для scikit-learn также был полностью обновлен, чтобы включать последние улучшения и дополнения к этой универсальной библиотеке машинного обучения

Обладающие уникальной проницательностью и знанием дела авторы — Себастьяна Рашки и Вахид Мирджалили, ознакомят Вас с алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения с нуля и покажут, как применять их к сложным задачам в отрасли, используя реалистичные и очень интересные примеры. К концу чтения книги «Python и машинное обучение» Вы будете готовы встретиться с новыми перспективами анализа данных в сегодняшнем мире

Если вы читали 1 издание книги, то Вам доставит удовольствие найти новый баланс классических идей и современных знаний о машинном обучении. Каждая глава книги «Python и машинное обучение» была серьезно обновлена, и появились новые главы по ключевым технологиям. У вас будет возможность изучить и поработать с TensorFlow более вдумчиво, нежели ранее, а также получить важнейший охват библиотеки для нейронных сетей Keras наряду с самыми свежими обновлениями библиотеки scikit-learn

Чему вы научитесь?

Освоите основные фреймворки в науке о данных, машинном обучении и глубоком обучении
Задействуете в машинном обучении мощь последних библиотек Python с открытым кодом
Овладеете приемами машинного обучения, используя сложные реальные данные
Научитесь строить реализации глубоких нейронных сетей с применением библиотеки TensorFlow
Зададите новые вопросы своим данным через модели машинного обучения и нейронные сети
Изучите механику алгоритмов классификации для построения лучшего инструмента для работы
Научитесь прогнозировать непрерывные целевые результаты, используя регрессионный анализ
Научитесь раскрывать скрытые паттерны и структуры в данных с помощью кластеризации
Углубитесь в текстовые данные и данные социальных сетей с применением смыслового анализа

С книгой «Python и машинное обучение» Вы откроете для себя современные приемы машинного и глубокого обучения с помощью Python, используя самые последние версии библиотек с открытым исходным кодом — scikit-learn, TensorFlow и др.

Оригинал книги: «Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow», Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, 622 pages, ISBN 9781787125933, September 20, 2017

ЗДЕСЬ — читайте ВВЕДЕНИЕ из книги Себастьяна Рашка «Python и машинное обучение»
ЗДЕСЬ — читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги Себастьяна Рашка «Python и машинное обучение»
ЗДЕСЬ — читайте 9 Главу «Встраивание модели машинного обучения в веб-приложение» из книги Себастьяна Рашка «Python и машинное обучение»

(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2 издание) в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе — самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2 издание) в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2 издание) в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Python и машинное обучение» (2 издание) в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога

В продаже книга «Искусственный интеллект с примерами на Python», Пратик Джоши, бумага офсетная-белая, мягкий переплет, 448 стр., ISBN 978-5-907114-41-8, «ДИАЛЕКТИКА», 2019 — заказать-купить книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» в интернет-магазине ComBook. ru

Книга «Искусственный интеллект с примерами на Python» — отличное практическое руководство для тех, кто заинтересован в создании приложений на языке программирования Python на основе искусственного интеллекта

Книга содержит множество примеров, охватывающих очень широкий спектр разработок, ведущихся в этой области. Вы узнаете о том, как реализовать алгоритмы, обеспечивающие получение наилучших результатов в зависимости от специфики задачи, и увидите, как они применяются в реальных сценариях

Если ваши приложения связаны с обработкой изображений, текста, оперативной биржевой информации или данных в любой другой форме и Вы хотели бы расширить их возможности за счет использования элементов искусственного интеллекта, то эта книга несомненно станет вашим настольным руководством

«Одна из лучших книг по машинному обучению для начинающих» (ozon.ru)

Основные темы книги «Искусственный интеллект с примерами на Python»:

— реализация различных методов классификации и регрессии
— концепция кластеризации и ее использование для автоматического сегментирования данных
— создание интеллектуальных рекомендательных систем
— логическое программирование и способы его применения
— создание автоматизированных систем распознавания речи
— основы эвристического поиска и генетического программирования
— разработка игр с использованием искусственного интеллекта
обучение с подкреплением
— создание интеллектуальных приложений на Python, ориентированных на обработку изображений, текста и последовательных данных
— алгоритмы глубокого обучения и создание приложений на их основе

Охват серьезных тем AI, с одной стороны, и простые коды с другой, делают книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» хорошим учебником для самообразования

Оригинал книги: «Artificial Intelligence with Python», Prateek Joshi, 446 pages, ISBN 9781786464392, 2017

ЗДЕСЬ — читайте ВВЕДЕНИЕ из книги «Искусственный интеллект с примерами на Python»
ЗДЕСЬ — читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги «Искусственный интеллект с примерами на Python»
ЗДЕСЬ — читайте 1 Главу «Введение в искусственный интеллект» из книги Пратика Джоши «Искусственный интеллект с примерами на Python»

(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» в интернет-магазине biblio-globus. ru)

(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе — самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект с примерами на Python» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога

Прикладное машинное
обучение с помощью
Scikit-Learn и 

TensorFlow

Орельен Жерон

полноцветное 
издание
В продаже книга «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем», Орельен Жерон, (в переводе Юрия Артёменко), бумага офсетная-белая, твердый переплет, полноцветное издание, 688 стр., ISBN 978-5-9500296-2-2, «ДИАЛЕКТИКА», 2018 — заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в интернет-магазине ComBook.ru

Благодаря серии недавних достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, которые способны обучаться на основе данных. В настоящем практическом руководстве — книге «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем», показано, что и как делать

За счет применения конкретных примеров, минимума теории и двух фреймворков Python прикладного уровня – Scikit-Learn и TensorFlow – автор книги Орельен Жерон поможет получить интуитивное представление о концепциях и инструментах, предназначенных для построения современных интеллектуальных систем

Из книги Вы узнаете о ряде приемов, начав с простой линейной регрессии и постепенно добравшись до глубоких нейронных сетей. Учитывая наличие в каждой главе книги «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем» упражнений, помогающих закрепить то, чему вы научились, для начала работы нужен лишь опыт программирования:

• Исследуйте область машинного обучения, особенно нейронные сети
• Используйте Scikit-Learn для отслеживания проекта машинного обучения от начала до конца
• Исследуйте некоторые обучающие модели, включая методы опорных векторов, деревья принятия решений, случайные леса и ансамблевые методы
• Применяйте библиотеку TensorFlow для построения и обучения нейронных сетей
• Исследуйте архитектуры нейронных сетей, включая свёрточные сети, рекуррентные сети и глубокое обучение с подкреплением
• Освойте приемы для обучения и масштабирования глубоких нейронных сетей
• Используйте практические примеры кода, не овладевая чрезмерно теорией машинного обучения или деталями алгоритмов

Отдельная 16 Глава книги посвящена освещению темы Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning — RL), которая на сегодняшний день является одной из наиболее захватывающих областей машинного обучения!

«Эта книга — замечательное введение в теорию и практику решения задач с помощью нейронных сетей. Она охватывает ключевые моменты, необходимые для построения эффективных приложений, а также обеспечивает достаточную основу для понимания результатов новых исследований по мере их появления. Я рекомендую эту книгу всем, кто заинтересован в освоении практического машинного обучения»Пит Уорден, технический руководитель направления TensorFlow в Google

Оригинал книги: «Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems», Aurelien Geron, 566 pages, ISBN 9781491962299, March 2017

(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе — самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога

Создаем
нейронную сеть


Тарик Рашид

полноцветное 
издание
В продаже мировой бестселлер — книга «Создаем нейронную сеть», Тарик Рашид, полноцветное издание, мягкий переплет, 272 стр. , ISBN 978-5-9909445-7-2, «ДИАЛЕКТИКА», 2017 — заказать-купить книгу «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине Ozon.ru

Книга «Создаем нейронную сеть» представляет собой введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Тарик Рашид, автор этой книги, простым и понятным языком объясняет теоретические аспекты, знание которых необходимо для понимания принципов функционирования нейронных сетей и написания соответствующих программных инструкций

Изложение материала сопровождается подробным описанием процедуры поэтапного создания полностью функционального кода, который реализует нейронную сеть на языке языке программирования Python и способен выполняться даже на таком миниатюрном компьютере, как Raspberry Pi Zero

Основные темы книги «Создаем нейронную сеть»:

— нейронные сети и системы искусственного интеллекта;
— структура нейронных сетей;
— сглаживание сигналов, распространяющихся по нейронной сети, с помощью функции активации;
— тренировка и тестирование нейронных сетей;
— интерактивная оболочка для языка программирования PythonIPython;
— использование нейронных сетей в качестве классификаторов объектов;
— распознавание образов с помощью нейронных сетей

Книга «Создаем нейронную сеть» предназначена для тех, кто хочет узнать, что такое нейронные сети, где они применяются и как самому создать такую сеть, не имея опыта работы в данной области

Оригинал книги: «Make Your Own Neural Network», Tariq Rashid, 222 pages, ISBN 9781530826605, March 2016

ЗДЕСЬ — читайте ПРЕДИСЛОВИЕ из книги Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть»
ЗДЕСЬ — читайте ВВЕДЕНИЕ из книги Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть»
ЗДЕСЬ — читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть»
ЗДЕСЬ — читайте 3 Главу «Несколько интересных проектов» из книги Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть»

(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине biblio-globus. ru)

(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе — самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу по «Создаем нейронную сеть» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога

Нейронные сети 
Краткий справочник

Роберт Каллан
В продаже книга «Нейронные сети. Краткий справочник», Роберт Каллан, бумага офсетная-белая, мягкий переплет, 288 стр., ISBN 978-5-8459-2131-4, «ДИАЛЕКТИКА», 2017 — заказать-купить книгу «Нейронные сети. Краткий справочник» в интернет-магазине ComBook.ru

Книга «Нейронные сети. Краткий справочник» является первой в полном курсе по нейронным сетям. Целью книги является раскрытие основных понятий и изучение основных моделей нейронных сетей с глубиной, достаточной для того, чтобы опытный программист мог реализовать такую сеть на том языке программирования, который покажется ему предпочтительнее

В книге «Нейронные сети. Краткий справочник» рассматриваются основные модели нейронных сетей, важные для понимания основ изучаемого предмета, и обсуждаются связи между нейронными сетями и традиционными понятиями из области искусственного интеллекта

Книга «Нейронные сети. Краткий справочник» написана доступным, простым языком. Она будет полезна не только начинающим, но и тем, кто уже использовал нейронные сети в своих программных проектах

Оригинал книги: «The Essence of Neural Networks» by Robert Callan, 248 pages, ISBN 9780139087325

ЗДЕСЬ — читайте ПРЕДИСЛОВИЕ к книге «Нейронные сети. Краткий справочник»
ЗДЕСЬ — читайте СОДЕРЖАНИЕ книги «Нейронные сети. Краткий справочник»
ЗДЕСЬ — читайте 4 Главу «Ассоциация образцов» из книги «Нейронные сети. Краткий справочник»

(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Нейронные сети. Краткий справочник» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(книгу можно заказать в КОМБУКе — самая низкая цена в России!)
(заказать-купить книгу «Нейронные сети. Краткий справочник» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Нейронные сети. Краткий справочник» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(книгу можно заказать в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Нейронные сети. Краткий справочник» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
___________________________________

Введение в
машинное обучение
с помощью Python


Андреас Мюллер
Сара Гвидо

полноцветное 
издание
Издана книга «Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными», Андреас Мюллер, Сара Гвидо, перевод Артёма Груздева, формат 70х100/16, мягкий переплёт, бумага мелованная 115 г матовая, полноцветное издание, 480 стр., ISBN 978-5-9908910-8-1, «ДИАЛЕКТИКА», 2017 — заказать-купить книгу «Введение в машинное обучение с помощью Python» в интернет-магазине ComBook. ru

Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, начиная от постановки медицинского диагноза c последующим лечением и заканчивая поиском друзей в социальных сетях. Многие полагают, что машинное обучение могут использовать только крупные компании, обладающие мощными командами аналитиков

В книге «Введение в машинное обучение с помощью Python» описывается как можно самостоятельно и c удивительной легкостью построить модели машинного обучения (Machine Learning, ML). Прочитав эту книгу, вы сможете построить свою собственную систему машинного обучения, которая позволит выяснить настроения пользователей Твиттера или получить прогнозы по поводу глобального потепления

Машинное обучение заключается в извлечении знаний из данных. Это научная область, находящаяся на пересечении статистики, искусственного интеллекта и компьютерных наук и также известная как прогнозная аналитика или статистическое обучение. В последние годы применение методов машинного обучения в повседневной жизни стало обыденным явлением

Книга «Введение в машинное обучение с помощью Python» является вводной и не требует предварительных знаний в области машинного обучения или искусственного интеллекта

Область применения машинного обучения безгранична и, учитывая все многообразие данных, имеющихся на сегодняшний день, ограничивается лишь вашим воображением

Оригинал книги: «Introduction to Machine Learning with Python A Guide for Data Scientists», Andreas C. Müller, Sarah Guido, 394 pages, ISBN 9781491939109, October 2016

ЗДЕСЬ — читайте ОБ АВТОРАХ книги — Андреасе Мюллере и Саре Гвидо
ЗДЕСЬ — читайте ПРЕДИСЛОВИЕ к книге
ЗДЕСЬ — читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги Андреаса Мюллера и Сары Гвидо
ЗДЕСЬ — читайте Главу 6 «Объединение алгоритмов в цепочки и конвейеры» из книги Андреаса Мюллера и Сары Гвидо «Введение в машинное обучение с помощью Python»
ЗДЕСЬ — загрузите ЛИСТИНГИ из книги Андреаса Мюллера и Сары Гвидо «Введение в машинное обучение с помощью Python»

(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Введение в машинное обучение с помощью Python» в интернет-магазине biblio-globus. ru)

(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе — самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Введение в машинное обучение с помощью Python» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Введение в машинное обучение с помощью Python» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу по «Введение в машинное обучение с помощью Python» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
______________________________________________
РЕКОМЕНДУЮ ОБРАТИТЬ ВНИМАНИЕ НА КНИГИ
______________________________________________

Об интеллекте

Джефф Хокинс
Сандра Блейксли
В продаже книга «Об интеллекте», Джефф Хокинс, Сандра Блейксли, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 240 стр., ISBN 978-5-8459-2067-6, «ВИЛЬЯМС», 2016 — заказать-купить книгу Джеффа Хокинса «Об интеллекте» в интернет-магазине ComBook.ru

В книге «Об интеллекте» Джефф Хокинс представляет революционную теорию на стыке нейробиологии, психологии и кибернетики и описывающую систему «память–предсказание» как основу человеческого интеллекта

Джефф Хокинс отмечает, что все предшествующие попытки создания разумных машин провалились из-за фундаментальной ошибки разработчиков, стремившихся воссоздать человеческое поведение, но не учитывавших природу биологического разума. Хокинс предполагает, что идеи, сформулированные им в книге «Об интеллекте», лягут в основу создания истинного искусственного интеллекта (ИИИ) — не копирующего, а превосходящего человеческий разум

Кроме этого, книга содержит рассуждения о последствиях и возможностях создания разумных машин, взгляды автора на природу и отличительные особенности человеческого интеллекта. Книга «Об интеллекте» рекомендуется всем, кого интересует устройство человеческого мозга и принципы его функционирования, а также тем, кто занимается проблемами разработки искусственного интеллекта

Оригинал книги: «On Intelligence», Jeff Hawkins, Sandra Blakeslee, 272 pages, ISBN 0805074562, 2005

ЗДЕСЬ — читайте ОБ АВТОРАХ книги «Об интеллекте»
ЗДЕСЬ — читайте ПРЕДИСЛОВИЕ к книге «Об интеллекте»
ЗДЕСЬ — читайте 4 Главу «ПАМЯТЬ» из книги Джеффа Хокинса «Об интеллекте»

ЗДЕСЬ — читайте ОТЗЫВЫ на книгу Джеффа Хокинса «Об интеллекте»

(книгу можно заказать в КОМБУКе — самая низкая цена в России!)
(заказать-купить книгу «Об интеллекте» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать в ОЗОНе)
(заказать-купить книгу «Об интеллекте» в интернет-магазине ozon.ru)

(книгу можно заказать в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Об интеллекте» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Читайте отдельное сообщение в моем блоге о книге «Об интеллекте»
___________________________________________________

Искусственный
интеллект:
современный подход


Стюарт Рассел
Питер Норвиг
2-е издание
В продаже книга «Искусственный интеллект: современный подход», Стюарт Рассел и Питер Норвиг, 2-е издание, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 1408 стр., ISBN 978-5-8459-1968-7, «ВИЛЬЯМС», 2015 — заказать-купить книгу «Искусственный интеллект: современный подход» в интернет-магазине ComBook.ru

Искусственный интеллект — вопрос, которому посвящена книга Стюарта Рассела и Питера Норвига «Искусственный интеллект: современный подход» (AIMA-2). Стержневой темой книги является идея интеллектуального агента (intelligent agent)

На страницах этого издания излагаются основы математической логики, теории вероятностей, теории непрерывных функций; раскрывается суть таких понятий, как «восприятие», «рассуждение», «обучение» и «действие». Стюарт Рассел и Питер Норвиг определяют искусственный интеллект как науку об агентах, получающих из своей среды результаты актов восприятия и выполняющих соответствующие действия

Авторы книги «Искусственный интеллект: современный подход» рассматривают разнообразные способы представления функций, реализуемых агентами, среди которых продукционные системы, реактивные агенты, условные планировщики в реальном масштабе времени, нейронные сети и системы, действующие на основе теории решений. Помимо сугубо теоретической части, в книге представлено множество примеров алгоритмов, версии которых, реализованные на различных языках программирования

Книга «Искусственный интеллект: современный подход» написана понятным и доступным языком и является прекрасным пособием для студентов университетов, учащихся специализированных курсов, аспирантов, программистов, изучающих искусственный интеллект. Кроме того, книга будет весьма полезна для разработчиков интеллектуального ПО и профессионалов, желающих расширить рамки избранной ими специальности

Оригинал книги: «Artificial Intelligence: A Modern Approach» (AIMA-2), Stuart Russel, Peter Norvig, 2 edition

ЗДЕСЬ — читайте ОБ АВТОРАХ книги «AIMA-2»
ЗДЕСЬ — читайте ПРЕДИСЛОВИЕ книги «AIMA-2»
ЗДЕСЬ — читайте СОДЕРЖАНИЕ книги «AIMA-2»
ЗДЕСЬ — читайте 9 главу «Логический вывод в логике первого порядка» из книги «Искусственный интеллект: современный подход»

(книгу можно заказать в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(книгу можно заказать в КОМБУКе — самая низкая цена в России!)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект: современный подход» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать в ОЗОНе)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект: современный подход» в интернет-магазине ozon.ru)

(книгу можно заказать в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект: современный подход» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Читайте отдельное сообщение в моем блоге о книге «Искусственный интеллект: современный подход» (2-е издание)
___________________________________________________

Издана уникальная книга: «Экспертные системы: принципы разработки и программирование», Джозеф Джарратано, Гари Райли, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 1152 стр., ISBN 978-5-8459-1156-8, «ВИЛЬЯМС», 2007

(самая низкая цена в России!)
(много положительных отзывов покупателей книги)
(книга есть на складе в DiaMail Украина)

Оригинал книги: Expert Systems: Principles and Programming, 4th edition,  Joseph C. Giarratano, Gary D. Riley, 2005

Книга вышла в издательстве «ВИЛЬЯМС» (остались последние экземпляры книги)
___________________________________________________

Издана уникальная книга: «Алгоритмы искусственного интеллекта на языке Prolog», Иван Братко3е издание, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 640 стр., ISBN 5-8459-0664-4, «ВИЛЬЯМС», 2005

(самая низкая цена в России!)
(много положительных отзывов покупателей книги)
(книга есть на складе в DiaMail Украина)

Оригинал книги: Prolog Programming For Artificial Intelligence, Ivan Bratko, 3ed, 2005

Книга вышла в издательстве «ВИЛЬЯМС» (остались последние экземпляры книги)
___________________________________________________

Алгоритмы:
построение и анализ

3 издание
Издана уникальная книга: «Алгоритмы: построение и анализ», Томас Х. Кормен, Чарльз И.Лейзерсон, Рональд Л. Ривест, Клиффорд Штайн, 3е издание, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 1328 стр., ISBN 978-5-8459-1794-2, «ВИЛЬЯМС», 2013 — заказать-купить книгу «Алгоритмы: построение и анализ» в интернет-магазине ComBook.ruУкраинеdiamail.com.ua)

Книга «Алгоритмы: построение и анализ» удачно объединяет в себе полноту охвата и строгость изложения. Много книг, посвященных алгоритмам, отличается строгостью изложения материала, но страдает определенной неполнотой; другие книги охватывают огромный объем материала, но недостаточно строго излагают его. В книге «Алгоритмы: построение и анализ» описаны самые разнообразные алгоритмы, сочетается широкий диапазон тем с глубиной и полнотой изложения; при этом изложение доступно для читателей самого разного уровня подготовки. Каждая глава книги относительно самодостаточна и может использоваться в качестве отдельной темы для изучения. Алгоритмы в книге «Алгоритмы: построение и анализ» описаны простым человеческим языком и с применением псевдокода, который понятен любому, кто хоть в небольшой степени знаком с программированием, а пояснения принципов их работы даны без излишней математической строгости и требуют лишь элементарных знаний

Оригинал книги: «Introduction to Algorithms, Third Edition» by Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L.Rivest, Clifford Stein, 1312 pages, ISBN 978-0-2620-3384-8, September 2009

ЗДЕСЬ — читайте ВВЕДЕНИЕ из книги «Алгоритмы: построение и анализ»
ЗДЕСЬ — читайте ПРЕДИСЛОВИЕ из книги «Алгоритмы: построение и анализ»
ЗДЕСЬ — читайте СОДЕРЖАНИЕ книги «Алгоритмы: построение и анализ»
ЗДЕСЬ — читайте 7 главу «Быстрая сортировка» из книги «Алгоритмы: построение и анализ»

(книга есть на складе в КОМБУКе — самая низкая цена в России!)
(заказать-купить книгу «Алгоритмы: построение и анализ» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книга есть на складе в ОЗОНе)
(заказать-купить книгу «Алгоритмы: построение и анализ» в интернет-магазине OZON.ru)

(книга есть на складе в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Алгоритмы: построение и анализ» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Читайте отдельное сообщение в моем блоге о 3-ем издании этой книги
___________________________________________________

Алгоритмы:
вводный курс

Томас Кормен
Thomas H. Cormen
Издана новая книга Кормена: «Алгоритмы: вводный курс», Томас Х. Кормен, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 264 стр., ISBN 978-5-8459-1868-0, «ВИЛЬЯМС», 2014 — заказать-купить книгу в интернет-магазине ozon.ru

Книга «Алгоритмы: вводный курс» (Algorithms Unlocked) является руководством по основам компьютерных алгоритмов. Читатели узнают, что такое компьютерные алгоритмы, как описать их, и как их оценивать. В книге приводится много наглядных примеров. Эта книга позволяет без осложнений перейти к изучению боле обширного материала об алгоритмах, изложенного в книге «Алгоритмы: построение и анализ» (Томас Х. Кормен, Чарльз И.Лейзерсон, Рональд Л. Ривест, Клиффорд Штайн, 3е издание)

Оригинал книги: «Algorithms Unlocked» by Thomas H. Cormen, 240 pages, ISBN 9780262518802, March 2013

ЗДЕСЬ — читайте ВВЕДЕНИЕ из книги Кормена «Алгоритмы: вводный курс»
ЗДЕСЬ — читайте СОДЕРЖАНИЕ из книги Кормена «Алгоритмы: вводный курс»
ЗДЕСЬ — читайте 4 главу «Нижняя граница времени сортировки …»

(книга есть на складе в КОМБУКе — самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Алгоритмы: вводный курс» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книга есть на складе в ОЗОНе)
(заказать-купить книгу «Алгоритмы: вводный курс» в интернет-магазине OZON.ru)

(книга есть на складе в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Алгоритмы: вводный курс» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Читайте отдельное сообщение в моем блоге о новой книге Кормена «Алгоритмы: вводный курс»
___________________________________________________

Алгоритмические
трюки для
программистов

2е издание
Генри С. Уоррен
Hacker’s Delight-2
Издана уникальная книга: «Алгоритмические трюки для программистов» (Hacker’s Delight-2), Генри С. Уоррен (младший), 2е издание, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 512 стр., ISBN 978-5-8459-1838-3, «ВИЛЬЯМС», 2014 — заказать-купить книгу «Алгоритмические трюки для программистов» в интернет-магазине ozon.ru

Во втором издании книги «Алгоритмические трюки для программистов» (Hacker’s Delight-2) программист-ветеран IBM Генри Уоррен делится с читателями разнообразными приемами из своей коллекции, пополняемой в течение многих десятилетий работы в области разработки компиляторов и архитектуры компьютеров, прикладного и системного программирования. Каким бы ни был Ваш профессионализм — вы обязательно найдете в книге «Алгоритмические трюки для программистов» новое для себя — изложенный материал позволит повысить квалификацию даже бывалому программисту, но при этом книга будет понятна и полезна даже начинающему. Кроме того, книга заставит Вас посмотреть на уже знакомые вещи с новой стороны и научит создавать эффективный код. Не в меньшей степени эта книга пригодится и начинающему программисту, который может просто воспользоваться готовыми советами из книги, применяя их в своей повседневной практике. Книга «Алгоритмические трюки для программистов» позволит Вам стать высококлассным программистом, предоставляя материал, который Вы не встретите ни на каких учебных курсах

Оригинал книги: «Hacker’s Delight-2» by Henry S. Warren, 2nd edition, 512 pages, ISBN 978-0-3218-4268-8, October 2012

ЗДЕСЬ — читайте ПРЕДИСЛОВИЕ из книги «Алгоритмические трюки для программистов»
ЗДЕСЬ — читайте ВВЕДЕНИЕ из книги «Алгоритмические трюки для программистов»
ЗДЕСЬ — читайте СОДЕРЖАНИЕ книги «Алгоритмические трюки для программистов»
ЗДЕСЬ — читайте 10 главу «Целое деление на константы» из книги «Алгоритмические трюки для программистов»

(книга есть на складе в КОМБУКе — самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Алгоритмические трюки для программистов» в интернет-магазине ComBook.ru)

(книга есть на складе в ОЗОНе)
(заказать-купить книгу «Алгоритмические трюки для программистов» в интернет-магазине ozon.ru)

(книга есть на складе в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу по «Алгоритмические трюки для программистов» в интернет-магазине diamail.com.ua)

«Эта книга — настоящая находка для разработчиков библиотек и компиляторов, для всех, кто обожает элегантность в программировании. Место этой книги на полке — рядом с книгами Дональда Кнута» Джошуа Блох (Joshua Bloch, автор культовых книг по Java)

«Под обложкой книги скрыта целая компьютерная энциклопедия» Гай Стил (Guy L. Steele, автор языка Scheme — диалект языка Лисп, соавтор спецификации языка Java)

Читайте отдельное сообщение в моем блоге о книге «Алгоритмические трюки для программистов»
___________________________
ИЗ ПОСЛЕДНИХ НОВОСТЕЙ
___________________________

Компьютерные
науки
 Базовый курс


Гленн Брукшир
Деннис Брилов

13 издание
В продаже книга «Компьютерные науки. Базовый курс», Гленн Брукшир, Деннис Брилов, 13 издание, бумага офсетная, твердый переплет, 992 стр., ISBN 978-5-907144-63-7, «ДИАЛЕКТИКА», 2019 — заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» в интернет-магазине ComBook.ru

Назначение книги «Компьютерные науки. Базовый курс» — предоставить читателю всестороннее представление о предмете компьютерных наук (Computer Science), охватывающее все его аспекты, от сугубо практических до полностью абстрактных

В 13-ом издании книги «Компьютерные науки. Базовый курс» Гленна Брукшира и Денниса Брилова учтён новый международный стандарт преподавания компьютерных наук CS2013Computer Science Curricula 2013 (ACM/IEEE-CS)

Такой подход к изучению базовых понятий открывает студентам любых, необязательно компьютерных дисциплин всю широту предмета и позволяет получить общее представление о тех возможностях, которые доступны им в современном технократическом обществе

Изложение материала вкниге «Компьютерные науки. Базовый курс» ведется от простого к сложному, от конкретных аспектов к абстрактным и каждая рассматриваемая тема непосредственно подводит к следующей. Тем не менее, отдельные главы и разделы книги достаточно независимы и вполне могут рассматриваться как самостоятельные единицы

Важные достоинства книги — наличие около 1000 заданий и упражнений (!), предназначенных для углубления и закрепления понимания основных излагаемых концепций, обсуждение этических и юридических аспектов рассматриваемых технологий, которые необходимо знать, чтобы использовать их безопасно и ответственно, а также подборки общественных и социальных вопросов, призывающих читателя задуматься о связях между излагаемым материалом и тем обществом, в котором они живут

Изюминкой 13 издания книги «Компьютерные науки. Базовый курс» является переход к использованию языка Python для записи примеров кода и псевдокода, выдержанного в том же стиле

ЗДЕСЬ — читайте ВВЕДЕНИЕ из книги «Компьютерные науки. Базовый курс»
ЗДЕСЬ — читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги «Компьютерные науки. Базовый курс»
ЗДЕСЬ — читайте 7 Главу «Технология разработки программного обеспечения» из книги Гленна Брукшира и Денниса Брилова «Компьютерные науки. Базовый курс»

(книгу можно заказать-купить в книжном магазине «Москва»)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13 издание) в интернет-магазине www.moscowbooks.ru)

(книгу можно заказать-купить в «Московский Дом Книги» (МДК) на Арбате)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13 издание) в интернет-магазине mdk-arbat.ru)

(книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13 издание) в интернет-магазине biblio-globus.ru)

(книгу можно заказать-купить в КОМБУКе — самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13 издание) в интернет-магазине ComBook.ru)

(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13 издание) в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

(книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» (13 издание) в интернет-магазине diamail.com.ua)

(книгу можно заказать-купить в bizbook.ua Украина)
(заказать-купить книгу «Компьютерные науки. Базовый курс» в интернет-магазине bizbook.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
___________________________________________________
СЛЕДИТЕ ЗА ИЗМЕНЕНИЯМИ В ЭТОМ СООБЩЕНИИ
последнее обновление28 марта 2020 года
___________________________________________________

Виктор Штонда, издатель
Viktor Shtonda, publisher
ВОПРОСкакие еще книги этой тематики Вы можете предложить для оперативного издания на русском языке ?

P.S. Только Ваша активная позиция в столь непростое время будет способствовать появлению новых и нужных Вам книг. А также, способствовать повышению качества книг, издаваемых издательской группой «ДИАЛЕКТИКАВИЛЬЯМС»

___________________________________________________
Ваши комментарии перед публикацией я просматриваю. Поэтому, я оставляю за собой право публиковать или нет комментарии с подписью Анонимный

Саймон Хайкин — Нейронные сети. Полный курс

You’re Reading a Free Preview
Pages 33 to 45 are not shown in this preview.

You’re Reading a Free Preview
Pages 56 to 59 are not shown in this preview.

You’re Reading a Free Preview
Pages 83 to 169 are not shown in this preview.

You’re Reading a Free Preview
Pages 196 to 218 are not shown in this preview.

You’re Reading a Free Preview
Pages 232 to 247 are not shown in this preview.

You’re Reading a Free Preview
Pages 285 to 297 are not shown in this preview.

You’re Reading a Free Preview
Pages 313 to 364 are not shown in this preview.

You’re Reading a Free Preview
Pages 380 to 407 are not shown in this preview.

You’re Reading a Free Preview
Pages 423 to 444 are not shown in this preview.

You’re Reading a Free Preview
Pages 460 to 493 are not shown in this preview.

You’re Reading a Free Preview
Pages 542 to 543 are not shown in this preview.

You’re Reading a Free Preview
Pages 570 to 637 are not shown in this preview.

You’re Reading a Free Preview
Pages 664 to 824 are not shown in this preview.

You’re Reading a Free Preview
Pages 857 to 885 are not shown in this preview.

You’re Reading a Free Preview
Pages 919 to 1013 are not shown in this preview.

You’re Reading a Free Preview
Pages 1025 to 1065 are not shown in this preview.

Neural network approach to the telecommunication system parameter prediction

Крючин, О.В. Прогнозирование временных рядов с помощью искусственных нейронных сетей и регрессионных моделей на примере прогнозирования котировок валютных пар / О.В. Крючин, А.С. Козадаев, В.П. Дудаков. – Электронный научный журнал «Исследовано в России», 2010. – Т.13. – С. 354-362. – ISSN 1819-4192. – Режим доступа: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2010/030.pdf.

Горбань, А.Н.. Обобщенная аппроксимационная теорема и вычислительные возможности нейронных сетей. – Сибирский журнал вычислительной математики, 1998. – Т.1, №1. – С.12-24.

Султанов, А.Х. Использование нейросетевых моделей для прогнозирования интенсивностей самоподобного трафика телекоммуникационной сети / А.Х. Султанов, А.А. Габдрахманов, Н.Т. Габдрахманова. – Уфа: Вестник УГАТУ, 2011. – № 2(42), Т. 15. – С. 93-98.

Amin, S.M. Traffic prediction and management via RBF neural nets and semantic control / S. Massoud Amin, E.Y. Rodin, A-P. Liu, K. Rink. – Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 1998. – №13. – pp. 315-327.

Солдатова, О.П. Применение нейронных сетей для решения задач прогнозирования. / О.П. Солдатова, В.В. Семенов. – Электронный научный журнал «Исследовано в России», 2006. – Т.9. – С. 1270-1276. – ISSN 1819-4192. – Режим доступа: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2006/136.pdf.

Крючин, О.В. Прогнозирование временных рядов с использованием нейронных сетей типа Вольтерри и сравнение показателей с многослойным персептроном / О.В. Крючин, О.В. Кондратков. – Электронный научный журнал «Исследовано в России», 2010. – T.13. – ISSN 1819-4192. – С. 953-967. – Режим доступа: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2010/082.pdf.

Олешко, Д.Н. Построение качественной обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей / Д.Н. Олешко, В.А. Крисилов, А.А. Блажко. – Штучний інтелект, 2004. – № 3. – С. 567-573.

Хайкин, C. Нейронные сети: полный курс / Саймон Хайкин; пер. с англ.; 2-е издание. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1104 с. : ил. – Парал. тит. англ. – ISBN 5-8459-0890-6 (рус.).

8 лучших бесплатных книг по глубокому обучению, которые необходимо прочитать

Глубокое обучение — важная часть более широкого предмета машинного обучения. Все еще относительно новый, его популярность постоянно растет, поэтому есть смысл, что люди захотят прочитать и узнать больше о предмете. Если бы только существовал исчерпывающий список таких ресурсов, собранный в одном месте, все совершенно бесплатно и открыто для всех…

В эту коллекцию входят книги по всем аспектам глубокого обучения.Он начинается с заголовков, охватывающих предмет в целом, прежде чем перейти к работе, которая должна помочь новичкам расширить свои знания от машинного обучения до глубокого обучения. Список завершается книгами, в которых обсуждаются нейронные сети, и названиями, посвященными теме, и книгами, в которых подробно рассказывается об архитектуре таких сетей.

1. Глубокое обучение
Ян Гудфеллоу, Йошуа Бенжио и Аарон Курвиль

Учебник по глубокому обучению — это ресурс, предназначенный для помощи студентам и практикам в области машинного обучения в целом и глубокого обучения в частности.Онлайн-версия книги завершена и будет по-прежнему доступна в Интернете бесплатно.

2. Учебное пособие по глубокому обучению
Автор LISA Lab, Университет Монреаля

Этот бесплатный и краткий учебник, разработанный лабораторией LISA при Монреальском университете, представлен в виде книги, посвященной основам машинного обучения. В книге подчеркивается использование библиотеки Theano (изначально разработанной самим университетом) для создания моделей глубокого обучения на Python.

3. Глубокое обучение: методы и приложения
Ли Дэн и Дун Юй

В этой книге представлен обзор общей методологии глубокого обучения и ее приложений для различных задач обработки сигналов и информации.

4. Первый контакт с TensorFlow, начало работы с программированием с глубоким обучением
Джорди Торрес

Эта книга предназначена для инженеров, имеющих лишь некоторые базовые представления о машинном обучении, которые хотят расширить свои знания в захватывающем мире глубокого обучения с помощью практического подхода с использованием TensorFlow.

5. Нейронные сети и глубокое обучение
Майкл Нильсен

Эта книга расскажет вам о нейронных сетях, красивой парадигме программирования, вдохновленной биологией, которая позволяет компьютеру учиться на данных наблюдений. Он также охватывает глубокое обучение, мощный набор методов обучения в нейронных сетях.

6. Краткое введение в нейронные сети
Дэвид Кризель

В этом заголовке подробно рассматриваются нейронные сети.Нейронные сети — это био-вдохновленный механизм обработки данных, который позволяет компьютерам обучаться технически, как мозг, и даже обобщать, как только будут изучены решения для достаточного количества проблем. Доступно на английском и немецком языках.

7. Дизайн нейронной сети (2 , издание )
Мартин Т. Хаган, Ховард Б. Демут, Марк Х. Бил и Орландо Д. Джесс

NEURAL NETWORK DESIGN (2nd Edition) предоставляет четкий и подробный обзор фундаментальных архитектур нейронных сетей и правил обучения.В нем авторы подчеркивают фундаментальное понимание основных нейронных сетей и методов их обучения. Авторы также обсуждают приложения сетей к практическим инженерным задачам в системах распознавания образов, кластеризации, обработки сигналов и управления. По всему тексту подчеркнута удобочитаемость и естественность материала.

8. Нейронные сети и обучающие машины (3 , издание )
Саймон Хайкин

Это третье издание книги Саймона Хайкина представляет собой современное рассмотрение нейронных сетей всесторонним, тщательным и удобочитаемым образом, разделенным на три раздела.Книга начинается с рассмотрения классического подхода к обучению с учителем, а затем переходит к методам ядра, основанным на сетях радиальных базисных функций (RBF). Заключительная часть книги посвящена теории регуляризации, которая лежит в основе машинного обучения.

Связанный:

MultiLayerPerceptronHaykin.pdf — Многослойные персептронные нейронные сети Саймон Хайкин Прентис-Холл, 3-е издание, Вход для архитектуры многослойных персептронов

Предварительный просмотр неформатированного текста: Многослойные персетроны Нейронные сети, Саймон Хайкин, Прентис-Холл, 3-й издание Многослойные персептроны Архитектура Вход слой Выход слой Скрытые слои 2 Решение проблемы XOR x1 1 -1 1 x2 -1 -1 0.1 +1 x1 +1 -1 -1 х2 +1 +1 1, если v> 0 ϕ (v) = -1, если v ≤ 0 ϕ — знаковая функция. -1 3 НЕЙРОННАЯ МОДЕЛЬ • Сигмоидальная функция 1 Увеличение a -10-8-6-4-2 2 4 6 8 10 • индуцированное поле нейрона j • Наиболее распространенная форма функции активации • a → ∞ ⇒ ϕ → пороговая функция • Дифференцируемый 4 АЛГОРИТМ ОБУЧЕНИЯ • Алгоритм обратного распространения Функциональные сигналы Сигналы ошибки прямого шага Шаг назад • Он регулирует веса NN, чтобы минимизировать среднеквадратичную ошибку. 5 Средняя квадратическая ошибка • Сигнал ошибки выходного нейрона j при предъявлении n-го пример обучения: • Общая энергия в момент времени n: • Среднеквадратичная ошибка: • Мера обучения производительность: C: Набор нейроны на выходе слой N: размер обучающий набор • Цель: скорректировать веса NN, чтобы минимизировать EAV 6 Обозначение Ошибка на выходе нейрона j Выход нейрона j Индуцированные местные поле нейрона j 7 Правило обновления веса Правило обновления основано на методе градиентного спуска. сделать шаг в направлении, дающем максимум уменьшение E Сделайте шаг в направлении, противоположном градиенту. вес, связанный с ссылкой от нейрона i к нейрону j 8 9 Определение местного Градиент нейрона j Локальный градиент. потому что правило обновления 10 • Мы получаем потому что 11 Вычислить локальный градиент нейрон j • Ключевым фактором является расчет ej • Возможны два случая: — Случай 1): j — выходной нейрон — Случай 2): j — скрытый нейрон 12 Ошибка выходного нейрона ej • Случай 1: j-й выходной нейрон Then 13 Локальный градиент скрытого нейрон • Случай 2: j скрытый нейрон • локальный градиент для нейрона j рекурсивно определяется в терминах локальных градиентов все нейроны, к которым нейрон j подключен напрямую connected 14 15 Используйте правило цепочки из Мы получаем 16 Локальный градиент скрытого нейрон j Следовательно, w1j δ ϕ ’(vj) wkj j wm j δ ϕ’ (v1) e1 1 δ ϕ ’(vk) k δ ϕ’ (vm) ek em Сигнальный поток график обратное распространение ошибка действия сигналы к нейрон j m 17 Правило дельты • Правило дельты Δwji = ηδj yi Выходной узел IF j IF j скрытый узел C: Набор нейронов в слое, следующем за содержащий j 18 Локальный градиент нейронов a> 0, если j скрытый узел Если j выходной узел 19 Алгоритм обратного распространения • Две фазы вычислений: — Прямой проход: запустите NN и вычислите ошибку для каждый нейрон выходного слоя.- Обратный проход: начать с выходного слоя и пройти ошибки в обратном направлении по сети, слой за слоя, рекурсивно вычисляя локальный градиент каждый нейрон. 20 Резюме 21 Обучение • Последовательный режим (онлайн, узор или стохастический режим): — (x (1), d (1)) представлена ​​последовательность прямые и обратные вычисления выполнено, и веса обновлены используя правило дельты. — То же самое для (x (2), d (2)),…, (x (N), d (N)). 22 Обучение • Процесс обучения продолжается эпоха за эпохой до остановки состояние выполнено.• От эпохи к эпохе выберите рандомизированный порядок выбора примеров в обучающий набор. 23 критерии остановки • Разумные критерии остановки: — Изменение среднего квадрата ошибки: Бэк-подпорка считается сходящейся когда абсолютная скорость изменения среднеквадратичная ошибка за эпоху составляет достаточно мало (в диапазоне [0,1, 0,01]). — Критерий, основанный на обобщении: После каждую эпоху NN проверяется на обобщение. Если обобщение производительность адекватная, тогда остановитесь. 24 Раннее прекращение 25 Обобщение • Обобщение: NN хорошо обобщается, если ввод / вывод отображение, вычисленное сетью, почти поправить на новые данные (тестовый набор).• Факторы, влияющие на обобщение: — размер обучающей выборки. — архитектура НН. — сложность рассматриваемой проблемы. • Переобучение (перетренированность): когда НС учится слишком много примеров ввода-вывода, это может закончиться запоминание тренировочных данных. 26 Обобщение 27 Выразительные возможности НС Логические функции: • Каждая логическая функция может быть представлена ​​как сеть с одним скрытым слоем • но может потребоваться экспоненциально скрытые единицы Непрерывные функции: • Каждая ограниченная непрерывная функция может быть аппроксимировано с произвольно малой ошибкой сетью с одним скрытым слоем • Любая функция может быть аппроксимирована произвольным точность по сети с двумя скрытыми слоями 28 Обобщенное правило дельты • Если η мало ⇒ Медленная скорость обучения Если η большое ⇒ Большие изменения весов ⇒ NN может стать нестабильным (колебательный) • Способ преодоления вышеуказанного недостатка: включить импульсный член в правило дельты Обобщенный дельта функция постоянная импульса 29 Обобщенное правило дельты • импульс ускоряет спуск в устойчивом направления под гору.• импульс имеет стабилизирующий эффект в направления, которые колеблются во времени. PMR5406 Redes Neurais e Lógica Fuzzy 30 η адаптация Эвристика для ускорения сходимости алгоритм обратной опоры через η адаптацию: • Эвристика 1: у каждого веса должен быть свой η. • Эвристика 2: Каждому η должно быть разрешено варьироваться от от одной итерации к следующей. PMR5406 Redes Neurais e Lógica Fuzzy 31 NN ДИЗАЙН • • • • • Представление данных Топология сети Параметры сети Обучение персонала Проверка 32 Установка параметров • • • • • • Как инициализируются веса? Как выбирается скорость обучения? Сколько скрытых слоев и сколько нейронов? Какая функция активации? Как предварительно обработать данные? Сколько примеров в наборе обучающих данных? 33 Некоторые эвристики (1) • Последовательные алгоритмы x Batch: последовательный режим (шаблон за шаблоном) вычислительно быстрее, чем партия режим (эпоха за эпохой) PMR5406 Redes Neurais e Lógica Fuzzy 34 Некоторые эвристики (2) • Максимизация информационного содержания: каждый учебный пример, представленный алгоритм обратного распространения ошибки должен максимизировать информационное наполнение.- Использование примера, который приводит к самая большая ошибка обучения. — Использование примера, который радикально отличается от всех ранее использовавшихся. PMR5406 Redes Neurais e Lógica Fuzzy 35 Некоторые эвристики (3) • Функция активации: сеть узнает быстрее с антисимметричными функциями по сравнению с несимметричным функции. Сигмоидальная функция несимметричный Гиперболический тангенс функция несимметричный 36 Некоторые эвристики (3) 37 Некоторые эвристики (4) • Целевые значения: целевые значения должны быть выбирается в диапазоне сигмоидального функция активации.• В противном случае скрытые нейроны могут быть доведен до насыщения, который замедляется обучение 38 Некоторые эвристики (4) • Для антисимметричной активации функцию необходимо спроектировать Є • Для +: • Для: • Если a = 1,7159, мы можем установить Є = 0,7159, тогда d = ± 1 39 Некоторые эвристики (5) • Нормализация входов: — Каждая входная переменная должна быть обработана так что среднее значение мало или близко к ноль или, по крайней мере, очень маленький при сравнении к стандартному отклонению. — Входные переменные не должны быть коррелированными. — Декоррелированные входные переменные должны быть масштабированы, поэтому их ковариации примерно равны.40 Некоторые эвристики (5) 41 Некоторые эвристики (6) • Инициализация весов: — Если синаптическим весам присвоены большие начальные значения нейроны приводятся в насыщение. Локальные градиенты становятся маленькими, поэтому учимся ставка становится небольшой. — Если синаптические веса назначены малыми алгоритмы начальных значений работают вокруг источник. Для гиперболической функции активации начало координат — седловая точка. 42 Некоторые эвристики (6) • Веса должны быть инициализированы для стандартное отклонение местного индуцированного поле v лежит в переходе между линейные и насыщенные части.m = количество весов 43 Некоторые эвристики (7) • Скорость обучения: — Правильное значение η зависит от приложения. Значения от 0,1 до 0,9 использовались в много приложений. — Другие эвристики адаптируют η во время обучения как описано на предыдущих слайдах. 44 Некоторые эвристики (8) • Сколько слоев и нейронов — Количество слоев и нейронов зависит от конкретная задача. На практике этот вопрос решен. методом проб и ошибок. — Могут использоваться два типа адаптивных алгоритмов: • начать с большой сети и последовательно удалите некоторые нейроны и ссылки до сети производительность ухудшается.• начните с небольшой сети и представьте новые нейроны, пока производительность не станет удовлетворительной. 45 Некоторые эвристики (9) • Сколько тренировочных данных? — Практическое правило: количество обучающих примеров должно быть как минимум в пять-десять раз больше числа весов сети. 46 Выходное представление и правило принятия решения • Проблема классификации M-класса Yk, j (xj) = Fk (xj), k = 1, …, M Y1, j MLP Y2, j YM, j 47 Представление данных K-й элемент 48 MLP и апостериорный класс вероятность • Многослойный классификатор персептронов. (с использованием логистической функции) приблизительно апостериорный класс вероятности при условии, что размер обучающего набора достаточно велик.49 Правило Байеса • Соответствующее правило принятия решения по выходу: (приблизительное) правило Байеса сгенерировало по апостериорной вероятности оценки: • xЄCk, если Fk (x)> Fj (x) для всех 50 …
Просмотр Полный документ

Введение в нейронные вычисления

Введение в нейронные вычисления

3-й / 4-й курс UG и MSc

Материалы курса и полезные ссылки

П[email protected]


Расписание лекций и раздаточные материалы

Вот предварительный план структуры модуля и расписания лекций. Я буду развивать большинство идей на доске. Во время лекций вам рекомендуется делать заметки. Использованы любые раздаточные материалы будет сделано доступны здесь в виде файлов в формате pdf вскоре после выпуска бумажных версий. распределены. Предполагается некоторое знание математики, но больше на лекциях всегда будут объяснены сложные понятия.Однако ваша математика должна быть лучше, чем это.

Неделя Сессия 1
Понедельник 9: 00-10: 00
Сессия 2
Пятница 13: 00-14: 00
1 Администрирование модуля. Введение в нейронные сети и их историю. Биологические нейроны и нейронные сети. Искусственные нейроны. [PDF]
2 Сети искусственных нейронов.Однослойные персептроны. Обучение и обобщение в однослойных персептронах.
3 Персептрон: обучение и конвергенция. [ДЕМО] Многослойные персептроны.
4 Сети с прямой связью как функциональный класс. Оптимизация на основе градиента. [PDF]
5 Обучение путем обратного распространения ошибок. Варианты и модификации BackProp.
6 Самоорганизующиеся карты. [PDF] (Джон Буллинария) Квантование обучающих векторов. [PDF] (Джон Буллинария)
7 Приложения нейронных сетей. [PDF] [PDF] Статистический взгляд на обучение.
8 Дилемма смещения и дисперсии. [PDF] Работа с дилеммой отклонения и отклонения.
9 Ансамбли нейронных сетей.[PDF] Отрицательная корреляция в ансамблях нейронных сетей. [PDF]
10 Радиальные сети базисных функций. Обобщенные сети с радиальными базисными функциями, ядерные машины.
11 Рекуррентные нейронные сети. Обратное распространение во времени, повторяющееся в реальном времени учусь.
12 Две повторные лекции, охватывающие все Модуль

Предлагаемое чтение

  • Биологические нейроны и их связь с модели искусственных нейронов
    • — кандидатская диссертация Томас Нэтчлегер, особенно главы 2-4 и 7 [пс.gz]
      — Хайкин: разделы 1.1, 1.2, 1.3
      — Бил и Джексон: разделы 1.2, 3.1, 3.2
      — Герни: разделы 2.1, 2.2
      — Уайлд: раздел 3
      — статья автора М. де Камп и Ф. ван дер Вельде: От искусственных нейронных сетей до пиковых популяций нейронов и обратно Нейронные сети 14 (6-7) (2001) 941-953.

  • Персептроны
    • — Haykin: разделы 1.4, 1.6
      — Gurney: разделы 3.1, 3.2
      — Wilde: раздел 4

  • Линейные модели

  • Алгоритм обучения обратного распространения ошибки
    • — Хайкин: Разделы 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6
      — Епископ: разделы 4.1, 4.8
      — Герни: разделы 6.1, 6.2, 6.3, 6.4
      — Бил и Джексон: разделы 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5
      — Уайлд : Section 5
      — статья GD Magoulas, MN Врахати и Г.С. Андроулакис: Улучшение сходимости обратного распространения ошибки алгоритм с использованием методов адаптации скорости обучения. Нейронные вычисления 11 (1999) 1769-1796.
      — статья W. Schiffmann, M. Joost и Р. Вернер: Оптимизация алгоритма обратного распространения ошибки для обучения многослойных персептронов.Технический отчет (1994), Кобленцкий университет, Институт физики.
      — Статья о вычислении гессиана в нейронные сети с прямой связью. Гл. Бишоп: Точный расчет матрицы Гессе для многослойного персептрона. Neural Computing 4, No. 4 (1992) pp. 494-501.
      — красивая презентация от V N Vishwanathan элементарной математики для машинного обучения, включая метрики, вызванные положительно определенная матрица
      — веб-страница посвященный BP

  • Дилемма смещения-дисперсии
    • — Хайкин: Разделы 2.13, 4.13
      — Епископ: разделы 6.1, 9.1, 9.2
      — Герни: разделы 6.8, 6.9
      — статья Д. Вольперта: О смещении плюс дисперсия. Neural Computation, 9 (6): 1211-1243, 1997.
      — статья Э. Бауэра и Э. Кохави: Эмпирическое сравнение алгоритмов классификации голосования: Бэггинг, бустинг и варианты. Машинное обучение, 36, 105-142 (1998).
      — красивая презентация от Сэмми Бенжио по теоретическим аспектам статистического машинного обучения.

  • Обучение с отрицательной корреляцией
    • — Ансамблевое обучение через отрицательную корреляцию пользователя Y.Лю и Х. Яо, (Нейронные сети, 12 (10), стр. 1399-1404, 1999).
      — Одновременная тренировка отрицательно коррелированные нейронные сети в ансамбле Ю. Лю и Х. Яо, (Транзакции IEEE по системам, человеку и кибернетике, Часть B: Кибернетика, 29 (6), стр. 716-725, 1999).

  • Смеси экспертов
    • — Адаптивные смеси местных экспертов автор R.A. Джейкобс, М. Джордан, С.Дж. Новлан и Г. Хинтон, (Нейронные вычисления, 3 (1), стр. 79-87, 1991).
      — Альтернативная модель для смеси экспертов автор Л.Сюй, М. Джордан и Г. Хинтон, (Достижения в системах обработки нейронной информации 7, С. 633-640, 1995).
      — Модульные и иерархические системы обучения М.И. Джордан и Р.А. Джейкобс, (в: Справочник по теории мозга и нейронных сетей, стр. 579-581, 1995. MIT Нажмите).

  • Сети с радиальной базисной функцией

  • Рекуррентные нейронные сети
    • — Хайкин: разделы 15.1 — 15,8
      — Hertz, Krogh & Palmer: разделы 7.2, 7.3

  • Самоорганизующиеся карты и Векторное квантование
    • — Хайкин: Разделы 9.1 — 9.11
      — Gurney: разделы 8.1, 8.2, 8.3
      — Hertz, Krogh & Palmer: разделы 9.2, 9.4, 9.5
      — Веб-страница посвященный SOM

Попробуйте модели! — Наборы контрольных данных

Когда вы познакомитесь с различными типами моделей нейронных сетей, опробовать их на тестовых наборах данных. сообщество машинного обучения использовало для поддержки их заявления об еще одной отличной системе обучения 🙂

Вот два широко используемых репозитория данных, которые содержат описание данных, сами данные и другие полезные вещи, как и ранее полученные результаты.

  • DELVE — Данные для оценки обучения в реальных экспериментах
  • Обнаружение знаний UCI в архиве баз данных

    Линейные модели по автоассоциативным задачам

    Вот простой пример обобщенной обратной и корреляционной матрицы модели памяти.

    Взгляните на 8 лиц (взято из Хранилище данных изображений CMU в архиве UCI) формирование обучающих данных. Последнее лицо (нижний правый угол) — это поврежденная версия первой грани (верхний левый угол).

    Отзыв по моделям GI и CMM а также обнаружение новинок от GI можно найти здесь.
    GI — более сложная модель, но дает лучшие результаты.

    А как насчет нового шаблона ввода в верхнем левом углу эта фигура? Что-нибудь подобное присутствует в учебном корпусе, так что обе модели запутались. Обратите внимание на несколько «призрачных» лиц. в отзыве Г.И. Однако обнаружение новинок четко определяет, что не так с этим вводом.

    Данные и код MATLAB для создания этих изображений собраны в файл gzip / tar-ed.Запустите gi_cmm_faces.m.


    Задание для тех, кто изучает «Введение в нейронную сеть». Расчет »(продленный срок: четверг, 24 января 2008 г., полдень)

    Во-первых, реализуйте нейронную сеть с прямой связью, обученную пользователя BackPropagation. Как вариант, сделайте сами знаком с моя реализация на C. Разархивируйте файл bp.code.tar.gz заходим в папку «BP.CODE» и обратитесь к «read.me». В каталоге «ИОНОСФЕРА» есть примерный набор данных. Предварительно обработанные входные данные для обучения и желаемые результаты (цели) находятся в файлах. «Ионосфера.trn.in «и» ionosphere.trn.nn.t «соответственно. Входные данные и цели тестирования находятся в «ionosphere.tst.in» и «ionosphere.tst.nn.t» соответственно. Подробнее о наборе данных читайте в «ionosphere.info.txt» файл. Вы также можете использовать один из многих симуляторов нейронных сетей, доступных на Интернет. См. Раздел «Симуляторы и код» ниже.

    Вы можете работать с данными ионосферы, или выберите один из трех наборов данных, поданных в data.tar.gz. Прочтите информационные файлы (* .info.txt) в «ДАННЫЕ / ИРИС», «ДАННЫЕ / ВИНО» и Папки «DATA / TIC-TAC-TOE».В качестве альтернативы вы можете выбрать любой достаточно сложный набор данных по вашему выбору (например, из Интернета) или создание. Проконсультируйтесь со мной, если решите выбрать последний вариант.

    Обучите и протестируйте сети с помощью

  • пакетное и on-line обучение ( стоит 10% )
  • разное количество скрытых блоков ( = 10% )
  • различные функции активации, например логистическая сигмовидная, функция tanh и т. д. (не забудьте соответственно изменить цели!) ( стоит 10% )
  • разные значения скорости обучения и импульса ( = 10% )
  • по крайней мере, одна стратегия различной скорости обучения в процессе обучения.Это может быть любая стратегия, которую вы можно найти в литературе, или ваша собственная стратегия (настоятельно рекомендуется), при условии, что вы можете это оправдать (по крайней мере, на интуитивном уровне). ( стоит 20% )
  • Сообщайте результаты в статистически организованном виде, т. Е. вычислить простую статистику показателей производительности (среднее и стандартное отклонение) через несколько прогонов сетевого обучения / тестирования. ( стоит 20% )

    Оцените ошибку теста для некоторых сетей на исходный обучающий набор с использованием n-кратной стратегии перекрестной проверки.Сравните с ошибкой теста, вычисленной на исходном наборе тестов. Повторите эксперимент для n = 5,10, N, где N — размер исходной обучающей выборки (перекрестная проверка с исключением по одному). ( стоит 20% )

    Общая оценка m (в диапазоне 0-100%) будет линейно масштабирована до диапазона 0-20% на 0,2 * м.

    Примеры отчетов из прошлого:
    — отчет Кеннона Баллоу
    — отчет Эндрю Брауна
    — отчет Майкла Нашвили
    Кеннон, Эндрю, Майкл — Большое вам спасибо!


    Подготовка к экзамену — примеры вопросов

    • Биологический фон
      • — Опишите строение и основные свойства человеческого мозга.
        — Объясните основную структуру биологического нейрона. Какова роль разные компоненты нейрона?
        — Опишите модели формального нейрона и их связь с биологическим нейроном.
        — Объясните происхождение функции передачи (активации) сигмовидной кишки в формальном нейроне. модели.
        — Как свойства биологических нейронов влияют на передачу формы сигмовидной кишки функция?
    • Нейронные сети с прямой связью
      • — Опишите базовую структуру нейронной сети с прямой связью.
        — Объясните, как нейронную сеть с прямой связью можно рассматривать как параметризованную семейство функций, отображающих входы на выходы.
        — Учитывая обучающий набор пар ввода-вывода, почему обучается сеть нетривиальная проблема?
        — Объясните основную структуру обучения обратному распространению информации.
        — Какие возможные проблемы связаны с обратным распространением?
        — Какова роль обучения и темпов роста?
    • Обучение и обобщение
      • — Опишите проблему обучения на общем уровне (совместное распределение входных данных). и выходы, обучающая выборка, обучаемая модель, алгоритм обучения).
        — Каковы ошибки обучения и обобщения и почему они оба важный?
        — Объясните проблему смещения / дисперсии. Приведите наглядный пример.
        — Почему выбор модели может быть проблемой? — Объясните роль проверочного набора.
        — Когда и как следует использовать перекрестную проверку?
    • Ансамбли нейронных сетей
      • — Объясните, когда ансамбли нейронных сетей могут быть предпочтительнее одиночных модели нейронных сетей. Обоснуйте свой ответ формальными аргументами.
        — Объяснение разложения смещения / дисперсии / ковариации ошибки ансамбля.
    • Рекуррентные нейронные сети
      • — Объяснить основные принципы применения нейронных сетей к временно коррелированным данным (временным рядам).
        — По сравнению со стандартной архитектурой с прямой связью, какие архитектурные функции необходимо добавить / изменить для работы с данными временных рядов?
        — Нарисуйте схему повторяющейся нейронной сети и объясните роли, которые играют разные слои нейронов.Свяжите рекуррентные нейронные сети с моделями пространства состояний.
        — Объясните, как можно обучить такие архитектуры с помощью обратного распространения во времени (BPTT).

    Цели, задачи и оценка

    Для получения официальных сведений о целях и задачах и оценке вы следует посмотреть на официальную страницу программы модуля [Нейронный Comp] [Введение в Neural Comp].

    Neural Comp. На экзамене будут оценены студентов (100%).
    Введение в Neural Comp.На экзаменах будут оценены студентов (80%) и постоянная оценка по отчету по мини-проекту (20%).

    По мере развития материала я дам тебе идеи стандарта и типы вопросов, которые вы можете ожидать в экзамене этого года. Я отвечу на вопросы, связанные с материалом, рассмотренным в предыдущем лекции подробно в расписании Упражнения.


    Рекомендуемые книги и ссылки

    Рекомендуемые книги для этого модуля:

    Название Автор (ы) Издатель, дата Комментарии
    Введение в нейронные сети Кевин Герни Рутледж, 1997 Нематематическое введение.
    Нейронные сети: комплексная основа Саймон Хайкин Prentice Hall, 1999 Очень всеобъемлющий, немного сложный по математике.
    Нейронные сети для распознавания образов Кристофер Бишоп Clarendon Press, Oxford, 1995 Настоятельно рекомендуется для студентов с математическим складом ума.
    Введение в нейронные сети Р. Бил и Т. Джексон Издательство IOP, 1990 Вводный текст.
    Введение в теорию нейронных вычислений J. Hertz, A. Krogh & R.G. Палмер Эддисон Уэсли, 1991 Хорошая универсальная книга. Слегка математический.
    Нейронные сети — Примечания И Ф Уайлд, Королевский колледж в Лондоне, Публично доступно по адресу http://www.mth.kcl.ac.uk/~iwilde/notes/nn/ [PDF] Отличный набор заметок. Настоятельно рекомендуется для студентов с математическим складом ума.

    Если у вас достаточно математическое образование и вы можете позволить себе купить только одну книгу для этого модуля, я бы рекомендовал получить автор Хайкина.

    Если вы хотите найти информацию о нейронных сетях в Интернете, лучше всего начать: Сайт часто задаваемых вопросов по нейронным сетям который содержит большой объем информации и ссылки обо всех аспектах нейронных сетей.

    Исчерпывающая информация о ресурсах / мероприятиях, связанных с Нейронные сети находятся по адресу: Ресурсы нейронной сети.

    При программировании собственных нейронных сетей может быть полезно проконсультироваться веб-страница, созданная Джон Буллинария давая пошаговое руководство к реализации простой нейронной сети на C. Это должно быть справедливо легко увидеть, как использовать его со связанными языками программирования, такими как C ++ и Java.


    Симуляторы и Код

    .
    Web Sim — симулятор нейронной сети Java.
    Brainwave — симулятор на базе Java
    tlearn — Реализация backprop и вариантов для Windows, Macintosh и Unix.Написано на C.
    PDP ++ — программное обеспечение C ++ со всеми мыслимыми сигналами и свистками. Только для Unix. Руководство также является хорошим учебным пособием.


    Эта страница поддерживается Питер Тино. Последнее обновление 9 мая 2007 г.

    Загрузить нейронную сеть Pdf

    PDF »Загрузите Программирование нейронной сети с помощью Python: создайте свою собственную нейронную сеть! PDF «« Статьи по теме. BE Компьютерный курс. Автор meera kukade. БЫТЬ. Автор Бхаусахеб Санап. JKU Research Список мистеркекс.ru Автор Jae Kamel. Введение обучения на основе тематических исследований в учебные программы по информатике: семинар перед конференцией. Преимущества GD (недостатки MI): • Биологически достоверно. сеть. Базовая структура нейронной сети состоит из трех типов слоев: входного слоя, скрытого слоя и выходного слоя. На диаграмме ниже показан пример структуры нейронной сети. Диаграмма 1. Пример прямого распространения нейронной сети Первым шагом в нейронной сети является прямое распространение. Саймон Хайкин-Нейронные сети-Комплексный мистеркекс.ru Саймон Хайкин-Нейронные сети-Комплексное misterkeks.ru Войти. Подробности. читатели с небольшим количеством предыдущих знаний. Есть большие и меньшие главы: в то время как большие главы должны дать более глубокое понимание парадигмы нейронной системы.

    Загружено: 10.10.2016
    Взгляды: 9628
    Размер файла: 12.33 МБ

    Описание нейронной сети Pdf

    • Нейронные сети МОЩНЫЕ, именно поэтому с появлением новых вычислительных мощностей к ним возобновился интерес. НО • «С большой мощностью приходит большое переоснащение». — Борис Иванович, • Последний слайд, «20 скрытых нейронов» — misterkeks.ru Размер: 1 МБ. парадигмы нейронных сетей) и, тем не менее, написаны в связном стиле. Целью этой работы является (даже если она не могла быть заполнена с первого раза) по крупицам закрыть этот пробел и обеспечить легкий доступ к теме.

    Департамент компьютерных наук, Университет Торонто

    Хотите узнать, не только читая, но и кодируя? UseSNIPE! SNIPE1 — это хорошо документированная библиотека JAVA, которая реализует платформу для. Нейронная сеть в мозгу человека — это чрезвычайно взаимосвязанная сеть нейронов, где выход любого заданного нейрона может быть входом для тысяч других нейронов.

    Обучение происходит путем многократной активации одних нейронных связей по сравнению с другими, и это усиливает эти связи.Этот. Нейронные сети Персептроны Первая нейронная сеть с возможностью обучения Состоит только из входных нейронов и выходных нейронов Входные нейроны обычно имеют два состояния: ВКЛ и ВЫКЛ Выходные нейроны используют простую функцию пороговой активации В базовой форме могут решать только линейные задачи. : 1.

    Нейронные сети — обзор Термин «нейронные сети» очень запоминающийся. Он предлагает машины, которые похожи на мозг и потенциально наполнены научно-фантастическими коннотациями мифов Франкенштейна.

    Одна из основных задач этой книги — демистифицировать нейронные сети и показать, как это сделать, хотя им действительно есть чем заняться. Искусственные нейронные сети. Введение в нейронные сети. Несмотря на попытки понять тонкости работы белков, клеток и сетей в мозге, нейробиологи согласились бы со следующим упрощенным описанием того, как мозг производит вычисления: базовые единицы, называемые «нейронами», работают параллельно, каждый из которых выполняет некоторые вычисления на его.

    Нейронная сеть и глубокое обучение М.Д. Шад Ахтар, научный сотрудник ИИТ Патна.Нейронная сеть • Имитирует функции мозга. • Нейронная сеть — это граф с нейронами (узлами, блоками и т. Д.), Соединенными связями. Нейронная сеть: Neuron. Нейронная сеть: Perceptron • Сеть только с одним слоем. Использование нейронных сетей для проблем классификации шаблонов Преобразование изображения • Камера захватывает изображение • Изображение необходимо преобразовать в форму, которая может быть обработана нейронной сетью.

    Нейронные сети и глубокое обучение

    2 Преобразование изображения • Изображение состоит из пикселей • Значения могут быть присвоены цвету каждого пикселя • Вектор может представлять.Вы можете бесплатно скачать электронную книгу Neural Networks and Deep Learning в формате PDF (МБ). нейронные сети обратного распространения. Таким образом, правило дельты, представленное уравнением (2), позволяет проводить поправку веса только для очень ограниченных сетей.

    нейронной сети или выполнить операцию кластера. Вы просто хотите результата. В этом и заключается идея проекта Encog. Encog — это передовая среда машинного обучения, которая позволяет выполнять множество сложных операций, таких как нейронные сети, генетические алгоритмы, вспомогательные векторные машины, моделирование отжига и другое машинное обучение.

    Rojas, Neural Networks (Springer -Verlag,), а также из других книг, которые будут включены в будущую версию этого файла. Некоторые изображения могут быть указаны там, где это указано, остальные относятся к этому файлу. € Содержание l Сети ассоциативной памяти ¡Таксономия ассоциативных воспоминаний ¡Пример ассоциативного вспоминания ¡Хеббийское обучение.

    Распознавание образов EEL Введение в нейронные сети с прямой связью — 4 — (14) Таким образом, блок в искусственной нейронной сети суммирует свои общие входные данные и передает эту сумму через некоторую (в общем) нелинейную функцию активации.Б. Персептроны. Простой перцептрон — это простейшая из возможных нейронных сетей, состоящая только из одного элемента. В качестве. • Искусственные нейронные сети работают через оптимизированные значения веса. • Метод, с помощью которого достигаются оптимизированные значения веса, называется обучением. • В процессе обучения попытайтесь научить сеть, как производить выходные данные, когда представлены соответствующие входные данные.

    Нейронные сети — одна из самых красивых парадигм программирования, когда-либо изобретенных. При традиционном подходе к программированию мы говорим компьютеру, что делать, разбивая большие проблемы на множество мелких, точно определенных задач, которые компьютер может легко выполнить.Напротив, в нейронной сети мы не говорим компьютеру, как решить нашу. Цель этой бесплатной онлайн-книги «Нейронные сети и глубокое обучение» — помочь вам освоить основные концепции нейронных сетей, включая современные методы глубокого обучения.

    Проработав книгу, вы напишете код, использующий нейронные сети и глубокое обучение для решения сложных задач распознавания образов. 1. Что такое нейронная сеть? 1 2. Мозг человека 6 3. Модели нейрона 10 4.Нейронные сети в виде ориентированных графов 15 5. Обратная связь 18 6. Сетевая архитектура 21 7. Представление знаний 24 8. Процессы обучения 34 9. Задачи обучения 38 Заключительные замечания 45 Примечания и ссылки 46 Глава 1 Персептрон Розенблатта 47 Нейронная сеть представляет собой серию алгоритмы, которые пытаются определить основные отношения в наборе данных с помощью процесса, имитирующего работу человеческого мозга.

    Нейронные сети обладают способностью адаптироваться к изменению входных данных в сети.3 Ссылки [1] Hagan et al. Дизайн нейронной сети, 2-е издание, онлайн-версия: misterkeks.ru [2] Abu-Mostafa et al. Изучение данных, краткий курс, [3] Mathworks, Руководство пользователя NeuralNetwork Toolbox (). Р. Рохас: Neural Networks, Springer-Verlag, Berlin, 1 Биологическая парадигма Нейронные вычисления Исследования в области нейронных сетей привлекают все большее внимание в последние годы.

    С тех пор, как Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс представили первую модель искусственных нейронов, новую и более сложную.

    CS 152: нейронные сети

    CS 152: нейронные сети
     URL http://www.cs.hmc.edu/~keller/courses/cs152/f97 
    Ссылка на форму обратной связи | Исправления в учебнике

    Колледж Харви Мадда, осень 1997 г.

    Компьютерные науки 152

    Нейронные сети

    Ссылка на слайды лекций
    Ссылки на студенческие проекты (частично)

    Трейлер

    Может ли компьютер научить читать слова вслух, распознавать лица, ставить медицинский диагноз, водить машину, играть в игру, балансировать на шесте, предсказывать физические явления?

    Ответ на все эти вопросы — да .Все эти приложения и другие были продемонстрированы с использованием разновидности вычислительной модели, известные как «нейронные сети», предметом данной курс.

    Курс будет развивать теорию ряда моделей нейронных сетей. Участники будут упражняться в теории с помощью заранее разработанного компьютера. программы и собственные разработки.

    Описание каталога

    Моделирование, моделирование и анализ искусственных нейронных сетей. Связь с биологическими нейронными сетями.Дизайн и оптимизация дискретные и непрерывные нейронные сети. Обратное распространение и другие градиенты способы спуска. Сети Хопфилда и Больцмана. Обучение без учителя. Самоорганизующиеся карты функций. Приложения, выбранные из аппроксимации функций, обработка сигналов, управление, компьютерная графика, распознавание образов, временные ряды анализ. Отношение к нечеткой логике, генетическим алгоритмам и искусственным жизнь.

    Предварительные требования: CS 60 и математика 73 и 82, или разрешение Инструктор.3 кредитных часа.

    Инструктор

    • Роберт Келлер 242 Олин (16-17 часов по московскому времени или по заявке), keller @ turing, x 18483

    Тексты

    Требования к курсу

    Будут некоторые домашние задания и программирование задания, но без экзаменов. Эти задания составят около 50% оценки. Остальные 50% оценки получены из значительного финальный проект, включающий либо работающее приложение нейронной сети, либо исследовательская работа.Оценка по проекту будет определяться полнота и степень вашего изучения конкурирующих подходы. Проекты будут представлены устно.

    Необязательный добровольные устные выступления по учебному материалу также можно произвести в течение срока. Эти может смягчить вашу оценку. Они очень воодушевлены, так как они действительно помогают выучить материал на более высоком уровне, чем вы было бы иначе. Пожалуйста, обращайтесь ко мне, если вас интересует сделать презентацию.

    CS 152 Краткое содержание темы

    • Неделя 1 (см. Главу 1 MMR)

      Введение

      • Контексты и мотивация нейронных сетей: Искусственный интеллект | Биологический | Физика
      • Обзор искусственной нейронной сети
    • Неделя 2 (см. Главу 2 MMR)

      Обучение с учителем: одноуровневые сети

    • Недели 3-6 (см. Главы 3 и 4 MMR)

      Обучение с учителем: многоуровневые сети

      • Многослойные персептроны (MLP)
      • Обратное распространение
      • Метод сопряженного градиента
      • Метод Левенберга-Марквардта (LM)
      • Madalines
      • Радиальные сети
      • Каскадно-корреляционные сети
      • Полиномиальные сети
      • Рекуррентные сети
        • Временные ряды
        • Обратное распространение во времени
        • Конечная импульсная характеристика (FIR) MLP
        • Метод временных различий (TD)
    • Недели 7-8 (см. Главу 5 MMR)

      Обучение без учителя

      • Простые конкурентные сети: победитель получает все | Сеть Хэмминга
      • Обучающее векторное квантование (LVQ)
      • Сети встречного распространения (CPN)
      • Теория адаптивного резонанса (ART)
      • Самоорганизующиеся карты Кохонена (SOM)
      • Сети анализа главных компонентов (PCA)
    • недели 9-10 (см. Главу 6 MMR)

      Ассоциативные модели

      • Линейная ассоциативная память (LAM)
      • Hopfield Networks
      • Brain-State-in-a-Box (BSB)
      • Машины Больцмана и имитационный отжиг
      • Двунаправленная ассоциативная память (BAM)
    • Неделя 11 (см. Главу 7 MMR)

      Проблемы оптимизации

      • Подходы к нейронным сетям
      • Эволюционное программирование
    • Неделя 12

      Нечеткая логика и ее связь с НС

    Вспомогательные ссылки (не требуются):

    • Мартин Т.Каган, Говард Б. Демут, и Марк Бил, Проектирование нейронной сети , PWS Publishing Company, Бостон, 1996, ISBN 0-534-94332-2. Эта книга использовалась в предложении курса в 1996 году. Имеет отличный содержание учебника и строго ориентировано на использование MATLAB. Матрица составы используются повсюду.
    • Симон Хайкин, Нейронные сети — комплексная основа , Макмиллан, 1994. Эта книга использовалась в предложении курса 1995 года.Он имеет сильную математическую ориентацию и ориентацию на обработку сигналов.
    • Мохамад Х. Хассун, Основы искусственных нейронных сетей , MIT Press, 1995. Это еще одно довольно подробное введение.
    • Джеймс А. Андерсон, Введение в нейронные сети , MIT Press, 1995. Это более мягкое введение в тему, сделанное одним из пионеров в этой области.
    • Ирвин Б. Левитан и Леонард К. Качмарек, Нейрон , Издательство Оксфордского университета, 1991.Эта книга посвящена биологии и физике нейронов, если вы хотите узнать больше об этом аспекте; в курсе это подчеркиваться не будет.
    • Марвин Л. Мински и Сеймур Паперт, Персептроны (расширенное дополнение) , MIT Press, 1988. Историческое значение этой книги будет обсуждаться в курсе.
    • Дуда и Харт, Классификация образов и анализ сцены , Wiley, 1972. Эта книга дает широкий взгляд на проблемы классификации паттернов, но не на нейронных сетях как таковых.
    • Теуво Кохонен Самоорганизующиеся карты , Springer-Verlag, 1995. Это исчерпывающий справочник автора этой концепции.
    • Барт Коско Нейронные сети и нечеткие системы: динамический системный подход к машинному интеллекту , Прентис Холл, 1992. В этой книге сравниваются нечеткие и нейронные подходы к задачам управления.
    • Збигнев Михалевич, Генетические алгоритмы + структуры данных = программы эволюции , Третье издание, Springer Verlag, 1996.В этой книге описывается эволюционный подход, с помощью которого в некоторых случаях можно достичь результаты аналогичны нейронным подходам.
    • Джон Р. Коза, Генетическое программирование , MIT Press, 1994. Эта книга посвящена эволюционному подходу к созданию программ.
    • Кристофер Г. Лэнгтон (редактор), Искусственная жизнь, обзор , Аддисон-Уэсли, 1989. Это ранний сборник статей по данной теме.
    • Нейро-нечеткие и мягкие вычисления

    Приложения

    Нейрокомпьютеры

    Программное обеспечение

    Данные

    Демо

    Экспозиции в сети

    Мировые веб-индексы

    Neural dsp plini free download

    Каждая часть основана на реализации сверточной нейронной сети (CNN), использующей оптимизацию конвейера, развертывание цикла, оптимизацию хранения, квантование с фиксированной точкой и т. Д., используя высокоуровневый инструмент синтеза Xilinx Vivado HLS, программы алгоритмов уровней нейронной сети, написанные на C ++ и OpenCV, конвертируются в На уровне RTL … 4 мая 2020 г. · Neural DSP объявила о доступности своего нового пакета Fortin Cali Suite , плагин эффектов 3-канального гитарного усилителя. Плагин предназначен для охвата чистейших винтажных тонов, классических британских стилей хот-родов и богатых искажений с высоким коэффициентом усиления.

    Самая большая черная точка

    6 декабря 2005 г. · Методы быстрого неинвазивного контроля возбудимости нейронов будут иметь большое значение для анализа и понимания нейронных сетей и поведения животных.Для разработки этих инструментов мы продемонстрировали, что два активируемых светом сигнальных белка, родопсин 4 позвоночных крыс (RO4) и канал родоспин 2 зеленых водорослей (ChR2), могут быть использованы для контроля возбудимости нейронов и модуляции синаптических … Dec 06, 2005 · Techniques для быстрого неинвазивного контроля возбудимости нейронов будет иметь большое значение для анализа и понимания нейронных сетей и поведения животных. Для разработки этих инструментов мы продемонстрировали, что два активируемых светом сигнальных белка, родопсин 4 позвоночных крыс (RO4) и канал родоспин 2 зеленых водорослей (ChR2), могут быть использованы для контроля возбудимости нейронов и модуляции синапсов…

    Брианна Барнхарт рост

    20 октября 2020 · Австралийский прогрессивный сольный исполнитель PLINI выпустил проигрыш для текущего сингла «Я скажу тебе когда-нибудь», взятого из его долгожданный второкурсник «Impulse Voices» вышел 27 ноября. Читатели журнала Prog признали его одним из величайших музыкантов всех времен. Посмотрите, как PLINI демонстрирует свой талант в этом потрясающем видео, которое вы можете посмотреть ниже. Поклонники могут предварительно заказать «Импульс … Ежедневное предложение: SUPERHOT VR для Oculus Quest (цифровая загрузка)» за 17 долларов.49 4 • 0 Смарт-дисплей Lenovo с 10-дюймовым экраном и Google Assistant + 2 Lenovo Smartbulbs $ 89,99 + бесплатно S / H

    Shawn Ellington

    Добро пожаловать в Edge Impulse! Мы помогаем разработчикам создавать интеллектуальные устройства нового поколения решения со встроенным машинным обучением. В документации вы найдете руководства пользователя, учебные пособия и документацию по API. Для получения поддержки посетите форумы. Начните работу с любым устройством. Следуйте этим трем шагам. Индикатор подает торговые сигналы с помощью цветных стрелок на Диаграмма.Сигналы основаны на технических индикаторах WPR (процентный диапазон Вильямса) и RSI (индекс относительной силы). — Бесплатная загрузка индикатора ‘WPRSI signal’ от ‘GODZILLA’ для MetaTrader 5 в MQL5 Code Base, 2011.12.02

    Сколько стоит дерево-головоломка с обезьянами

    6 декабря 2005 г. · Методы быстрый неинвазивный контроль возбудимости нейронов будет иметь большое значение для анализа и понимания нейронных сетей и поведения животных.Для разработки этих инструментов мы продемонстрировали, что два активируемых светом сигнальных белка, родопсин 4 позвоночных крыс (RO4) и канал родоспин 2 зеленых водорослей (ChR2), могут быть использованы для контроля возбудимости нейронов и модуляции синаптических … пресеты, предоставленные Neural DSP PLINI, включая «Simon Grove Pacth», «Electric Sunrise Patch», «5 бесплатных пресетов внутри Youtube». Если у вас есть предложения или исправления для следующих патчей, поделитесь ими в комментариях.

    2014 замена лампы головного света chevy impala ltz

    Аппаратная реализация процессора нейронного вывода на основе архитектуры II была реализована в синтезируемом RTL.Эта реализация Pathfinder нацелена на поддержку функций в Tiny Yolo v3 [3], хотя она является универсальной. Vestuvinės.lt

    Условная компиляция Android.bp

    Добро пожаловать в Edge Impulse! Мы позволяем разработчикам создавать интеллектуальные устройства нового поколения со встроенным машинным обучением. В документации вы найдете руководства пользователя, учебные пособия и документацию по API. Для получения поддержки посетите форумы. Начать работу с любым устройством. Следуйте этим трем шагам… 28 декабря 2005 г. · Neural Audio Corporation, компания-разработчик звука, специализирующаяся на решениях для цифровой обработки сигналов для телевещания и бытовой электроники, является разработчиком Neural Surround ™, запатентованного аудиоформата, который включает в себя богатый охват и отдельные детали изображения объемного звука. звук и на 100% совместим со стерео-контентом.

    Рабочий лист обзора систем уравнений

    1 ноября 2020 г. · Android Neural Networks API (NNAPI) — это Android C API, предназначенный для выполнения ресурсоемких операций для машинного обучения на устройствах Android.NNAPI предназначен для обеспечения базового уровня функциональности для высокоуровневых сред машинного обучения, таких как TensorFlow Lite и Caffe2, которые создают и обучают нейронные сети. API …

    В этой публикации я хочу предоставить вам бесплатные загрузки электронных книг по искусственному интеллекту, которые помогут вам изучить гауссовские процессы для машинного обучения, приложения искусственного интеллекта, основы искусственного интеллекта, алгоритмы глобальной оптимизации, алгоритмы планирования, пролог AI-программирование, практическое искусственное интеллектуальное программирование, построение экспертных систем…

    Тропа Медного ручья

    Добро пожаловать в Edge Impulse! Мы позволяем разработчикам создавать интеллектуальные устройства нового поколения со встроенным машинным обучением. В документации вы найдете руководства пользователя, учебные пособия и документацию по API. Для получения поддержки посетите форумы. Начните работу с любым устройством. Следуйте этим трем шагам …

    Windows: C: / ProgramData / Neural DSP / macOS: Macintosh HD / Library / Audio / Presets / Neural DSP; Как мне обновить плагины? Мы каждый день работаем над улучшением наших подключаемых модулей, загружая несколько обновлений, предварительных настроек и дополнительного контента после запуска каждого продукта.Кстати, все обновления бесплатные.

    Решения для хранения гаек и болтов

    Таблица преобразования дюймов в десятичную дробь

    Настройки Optus apn sony xperia

    Обучение работе с Excel youtube

    Blender gumroad

    Статус неактивного избирателя pa

    Точка доступа Android не работает после root

    130003

    , 2015 · Эта статья будет охватывать основы цифровой обработки сигналов, чтобы подготовить серию статей о статистике и вероятности, используемых для характеристики сигналов, аналого-цифровом преобразовании (АЦП) и цифро-аналоговом преобразовании (ЦАП), и в заключение с программным обеспечением цифровой обработки сигналов.Цифровая обработка сигналов — это математическая обработка информационного сигнала, такого как аудио …

    Pasos para Descargar Gratis el Plugin Neural DSP — Tutorial en Español 2020 Fortin cali suite, Архетип: nolly, Архетип: Plini. 00:04:12 Создание гитарного плагина Toneforge Misha Mansoor Joey Sturgis Tones

    05 декабря 2018 · Хотя компания явно не вводит «блок нейронной обработки», рабочие нагрузки ИИ также выиграют от нового и — улучшенный Hexagon 690 DSP, в котором вдвое увеличено количество векторных…

    Из-за характера наших продуктов (нематериальные цифровые товары) «вернуть продукт» невозможно. Поэтому мы НЕ предлагаем возврат или обмен после покупки.

    Патчи включают в себя многие пресеты, предоставленные Neural DSP PLINI, в том числе «Simon Grove Pacth», «Electric Sunrise Patch», «5 бесплатных пресетов внутри Youtube». Если у вас есть предложения или исправления для следующих патчей, поделитесь ими в комментариях.

    N64 emulator linux

    Как вызвать textnow на компьютере

    Кафка воспроизведение с метки времени

    Pokemon elite trainer box21 Extension 9oplanet

    name генератор

    Roblox icon

    Temp зубные ингредиенты

    Как остановить цифровой электросчетчик с помощью магнита

    Журнал изменений прошивки Lg cx

    Ffxiv перемещает элементы между символами

    Sto altamid drone

    Урок викторины 5 2 структура ключа ответа конгресса

    Spn 0973 fmi 9

    Pet shop las vegas strip

    Media player 4

    Министерство адъюнкта описание работа

    факел проверки CUDA память

    Поэтапная FMCW

    MdF планы гоночных

    Seat Ibiza 2001 левой дверь бочонок замка цилиндра

    Рабочие листы для установки символов и построения графиков 4-й класс

    Атомный номер углерода равен 6, что равно массовому числу атома углерода с 5 нейтронами

    Процесс стажировки Morgan stanley

    910 17 Отдел по защите детей и семьи Аризоны, генеральная прокуратура

    Abismo de pasion cast

    Как сбросить свет абс на hyundai santa fe

    стеклянные камешки Moser

    Shillong morning teer common number

    Обновления для Uzi pro

    Jaguar v12 ecu

    Lenovo chromebook c340 910 910 проблемы с трансмиссией cooper

    Fdk aac encoder

    Luraph deobfuscator github

    9105

    5 Hamrad834 Замена Morad834 yamaha r6 общие проблемы .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    Theme: Overlay by Kaira Extra Text
    Cape Town, South Africa