Math and Architectures of Deep arning Final Release Author: [Your Name] Дата публикации: [Date] Страницы: [Number of Pages] Издатель: [Publisher's Name] Жанр: технологии, искусственный интеллект, резюме по машинному обучению: в «Math and Architectures of Deep arning Final Release» мы углубиться в тонкости моделей глубокого обучения и лежащие в их основе математические и архитектурные концепции. Это всеобъемлющее руководство содержит подробное объяснение математических основ глубокого обучения, позволяя читателям более эффективно настраивать, поддерживать и объяснять эти сложные модели. Книга предлагает уникальную смесь математической теории и практической реализации с использованием фрагментов кода PyTorch, что делает ее бесценным ресурсом для тех, кто стремится освоить глубокое обучение. Целевая аудитория: Эта книга предназначена для людей с базовым пониманием программирования на Python и алгебры, а также исчисления. Он идеально подходит для специалистов по данным, практиков машинного обучения, исследователей и всех, кто хочет глубже понять математические основы моделей глубокого обучения. Book Description: Title: Math and Architectures of Deep Learning Final Release Author: [Your Name] Publication Date: [Date] Pages: [Number of Pages] Publisher: [Publisher's Name] Genre: Technology, Artificial Intelligence, Machine Learning Summary: In "Math and Architectures of Deep Learning Final Release," we delve into the intricacies of deep learning models and their underlying mathematical and architectural concepts. This comprehensive guide provides a detailed explanation of the mathematical foundations of deep learning, enabling readers to customize, maintain, and explain these complex models more effectively. The book offers a unique blend of mathematical theory and practical implementation using PyTorch code snippets, making it an invaluable resource for those seeking to master deep learning. Target Audience: This book is designed for individuals with a basic understanding of Python programming and algebra, as well as calculus. It is ideal for data scientists, machine learning practitioners, researchers, and anyone looking to gain a deeper understanding of the mathematical underpinnings of deep learning models. تنزيل ملف pdf pobierz plik pdf 下载 pdf 文件 pdf dosyasını indir pdf 파일 다운로드 PDFファイルをダウンロード download pdf file télécharger le fichier pdf Scarica il file pdf download pdf file скачать файл PDF PDF-Datei herunterladen descarregar ficheiro pdf descargar archivo pdf להוריד קובץ PDF
Ilumine a caixa preta do aprendizado profundo. Este manual abrangente e detalhado revela os conceitos matemáticos e arquitetônicos subjacentes aos modelos de aprendizado profundo para que você possa ajustar, apoiar e explicar de forma mais eficaz. A aprendizagem profunda não pode ser aprendida através de um pequeno conjunto fragmentado de receitas simplificadas, das quais toda a matemática é limpa. É um tema matemático, e a habilidade requer a compreensão da matemática junto com a programação. É necessário um recurso que apresente este tema com a quantidade necessária de matemática - nem mais nem menos - com uma ligação explícita entre o Aprendizado Profundo e a Matemática. Isto é exatamente o que este livro procura fornecer com sua dupla representação de fragmentos matemáticos e relevantes do código de PyTorch. Os leitores precisam conhecer Python e os fundamentos da álgebra e do cálculo.
Shine a spotlight into the Deep Learning "black box". This comprehensive and detailed guide reveals the mathematical and architectural concepts behind Deep Learning models, so you can customize, maintain, and explain them more effectively. Deep Learning can’t be learned by going through a small fragmented set of simplified recipes from which all math has been scrubbed out. This is a mathematical topic and mastery requires understanding the math along with the programming. What is needed is a resource which presents this topic with the requisite amount of math—no more and no less—with the connection between the Deep Learning and math explicitly spelled out. This is exactly what this book strives to provide with its dual presentation of the math and corresponding PyTorch code snippets. Readers need to know Python and the basics of algebra and calculus.
Ilumine la «caja negra» del aprendizaje profundo. Esta guía completa y detallada revela los conceptos matemáticos y arquitectónicos que subyacen a los modelos de aprendizaje profundo para que puedas personalizarlos, mantenerlos y explicarlos más eficazmente. El aprendizaje profundo no se puede aprender al pasar por un pequeño conjunto fragmentado de recetas simplificadas de las que se han limpiado todas las matemáticas. Es un tema matemático y la maestría requiere comprensión de las matemáticas junto con la programación. Se necesita un recurso que represente este tema con la cantidad necesaria de matemáticas - ni más ni menos - con un vínculo explícitamente prescrito entre el Aprendizaje Profundo y las matemáticas. Esto es exactamente lo que este libro busca proporcionar con su doble representación de los fragmentos matemáticos y correspondientes del código de PyTorch. Los lectores necesitan conocer Python y los fundamentos del álgebra y el cálculo.
Поместите прожектор в черный ящик Deep arning. Это всеобъемлющее и подробное руководство раскрывает математические и архитектурные концепции, лежащие в основе моделей глубокого обучения, чтобы вы могли более эффективно настраивать, поддерживать и объяснять их. Глубокому обучению нельзя научиться, пройдя через небольшой фрагментированный набор упрощенных рецептов, из которых вычищена вся математика. Это математическая тема, и мастерство требует понимания математики вместе с программированием. Необходим ресурс, который представляет эту тему с необходимым количеством математики - не больше и не меньше - с явно прописанной связью между Глубоким Обучением и математикой. Это именно то, что эта книга стремится обеспечить своим двойным представлением математических и соответствующих фрагментов кода PyTorch. Читателям необходимо знать Python и основы алгебры и исчисления.
Illumina la scatola nera dell'apprendimento profondo. Questa guida completa e dettagliata rivela i concetti matematici e architettonici alla base dei modelli di apprendimento profondo in modo da poter personalizzare, supportare e spiegare in modo più efficace. L'apprendimento approfondito non può essere imparato attraverso una piccola serie frammentata di ricette semplificate da cui è stata pulita tutta la matematica. Questo è un tema matematico e l'abilità richiede la comprensione della matematica insieme alla programmazione. È necessaria una risorsa che rappresenti questo tema con la quantità necessaria di matematica - non più né meno - con un nesso chiaramente prescritto tra apprendimento profondo e matematica. Questo è esattamente ciò che questo libro cerca di fornire con la sua doppia rappresentazione di frammenti matematici e corrispondenti del codice del PyTorch. I lettori hanno bisogno di conoscere Python e le basi di algebra e calcolo.
Couvrir la « boîte noire » d'apprentissage profond. Ce guide complet et détaillé révèle les concepts mathématiques et architecturaux qui sous-tendent les modèles d'apprentissage profond afin que vous puissiez les personnaliser, les entretenir et les expliquer plus efficacement. L'apprentissage profond ne peut pas être appris en passant par un petit ensemble fragmenté de recettes simplifiées, dont toutes les mathématiques ont été effacées. C'est un sujet mathématique, et le savoir-faire exige une compréhension des mathématiques avec la programmation. Il faut une ressource qui présente ce sujet avec la quantité nécessaire de mathématiques - ni plus ni moins - avec un lien clairement prescrit entre l'apprentissage profond et les mathématiques. C'est exactement ce que ce livre cherche à fournir avec sa double représentation des fragments mathématiques et correspondants du code PyTorch. Les lecteurs doivent connaître Python et les bases de l'algèbre et du calcul.
Beleuchten Sie die Black Box des Deep Learning. Dieses umfassende und detaillierte Handbuch zeigt die mathematischen und architektonischen Konzepte hinter Deep-Learning-Modellen, damit Sie sie effektiver anpassen, pflegen und erklären können. Tiefes Lernen kann nicht gelernt werden, indem man eine kleine fragmentierte Reihe von vereinfachten Rezepten durchläuft, aus denen die gesamte Mathematik herausgeputzt wurde. Es ist ein mathematisches Thema, und Geschicklichkeit erfordert ein Verständnis von Mathematik zusammen mit Programmierung. Es wird eine Ressource benötigt, die dieses Thema mit der notwendigen Menge an Mathematik präsentiert - nicht mehr und nicht weniger - mit einer explizit verordneten Verbindung zwischen Deep Learning und Mathematik. Das ist genau das, was dieses Buch mit seiner doppelten Darstellung der mathematischen und relevanten Fragmente des PyTorch-Codes zu bieten versucht. Leser müssen Python und die Grundlagen von Algebra und Kalkül kennen.