737 страниц математики для глубокого понимания Deep Learning!
Современный Deep Learning опирается на серьезную математическую базу. Книга «Mathematical Introduction to Deep Learning: Methods, Implementations, and Theory» подробно разбирает нейросети с математической стороны: от базовых методов до теории и практической реализации.
Внутри 737 страниц:
- линейная алгебра и оптимизация;
- основы нейронных сетей;
- backpropagation;
- CNN и sequence-модели;
- методы обучения и регуляризации;
- математический анализ архитектур;
- теория аппроксимации и обобщения;
- практические реализации алгоритмов.
На наш взгляд, это хороший вариант для тех, кто хочет понимать Deep Learning глубже, чем на уровне вызова готовых библиотек.
PDF на 737 страниц доступен бесплатно: https://arxiv.org/pdf/2310.20360
Ещё новости:
