Лэнхэм М. Эволюционное глубокое обучение. Генетические алгоритмы и нейронные сети

В книге проводится анализ методов усиления мощи нейронных сетей за счет биологических алгоритмов в решении задач поиска, оптимизации и управления. Актуальные и чрезвычайно интересные примеры демонстрируют пути формирования передовых направлений науки о данных на основе уходящих в глубокую древность уроков из мира природы.Издание знакомит с эволюционными вычислениями и предоставляет ряд методов, которые вы можете применять на протяжении всего процесса глубокого обучения. Вы откроете для себя генетические алгоритмы и эволюционно-вычислительные подходы к выведению нейросетевых топологий, генеративно-му моделированию, обучению с подкреплением и многому другому.Интерактивные блокноты Colab дадут вам возможность проводить эксперименты по мере усвоения материала книги.Предназначено для исследователей данных, хорошо знакомых с языком Python.

Лэнхэм М. Эволюционное глубокое обучение. Генетические алгоритмы и нейронные сети

В книге проводится анализ методов усиления мощи нейронных сетей за счет биологических алгоритмов в решении задач поиска, оптимизации и управления. Актуальные и чрезвычайно интересные примеры демонстрируют пути формирования передовых направлений науки о данных на основе уходящих в глубокую древность уроков из мира природы.Издание знакомит с эволюционными вычислениями и предоставляет ряд методов, которые вы можете применять на протяжении всего процесса глубокого обучения. Вы откроете для себя генетические алгоритмы и эволюционно-вычислительные подходы к выведению нейросетевых топологий, генеративно-му моделированию, обучению с подкреплением и многому другому.Интерактивные блокноты Colab дадут вам возможность проводить эксперименты по мере усвоения материала книги.Предназначено для исследователей данных, хорошо знакомых с языком Python.

Эволюционное глубокое обучение. Генетические алгоритмыи нейронные сети. Лэнхэм М.

Лэнхэм Майкл Эволюционное глубокое обучение. Генетические алгоритмыи нейронные сети

В книге проводится анализ методов усиления мощи нейронных сетей за счет биологических алгоритмов в решении задач поиска, оптимизации и управления. Актуальные и чрезвычайно интересные примеры демонстрируют пути формирования передовых направлений науки о данных на основе уходящих в глубокую древность уроков из мира природы. Издание знакомит с эволюционными вычислениями и предоставляет ряд методов, которые вы можете применять на протяжении всего процесса глубокого обучения. Вы откроете для себя генетические алгоритмы и эволюционно-вычислительные подходы к выведению нейросетевых топологий, генеративно-му моделированию, обучению с подкреплением и многому другому. Интерактивные блокноты Colab дадут вам возможность проводить эксперименты по мере усвоения материала книги. Предназначено для исследователей данных, хорошо знакомых с языком Python.

Аггарвал Чару Нейронные сети и глубокое обучение. Учебный курс

В книге рассматриваются как классические, так и современные модели глубокого обучения. В первых двух главах основной упор сделан на понимании взаимосвязи традиционного машинного обучения и нейронных сетей. Главы 3 и 4 посвящены подробному обсуждению процессов тренировки и регуляризации нейронных сетей. В главах 5 и 6 рассмотрены сети радиально-базисных функций (RBF) и ограниченные машины Больцмана. В главах 7 и 8 обсуждаются рекуррентные и сверточные нейронные сети. Главы 9 и 10 посвящены более сложным темам, таким как глубокое обучение с подкреплением, нейронные машины Тьюринга, самоорганизующиеся карты Кохонена и генеративно-состязательные сети. Книга предназначена для студентов старших курсов, исследователей и специалистов-практиков.

Траск Эндрю Грокаем глубокое обучение

Глубокое обучение — это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей — технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники — вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению. «Грокаем глубокое обучение» научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира!

Классические задачи Computer Science на языке Java

Cтолкнулись с «неразрешимой» проблемой при разработке программного обеспечения? Скорее всего, кто-то уже справился с этой задачей, и вы можете не ломать голову. Дэвид Копец собрал наиболее полезные готовые решения, принципы и алгоритмы. «Классические задачи Computer Science на языке Java» — это мастер-класс по программированию, содержащий 55 практических примеров, затрагивающих самые актуальные темы: базовые алгоритмы, ограничения, искусственный интеллект и многое другое.В этой книге:- Рекурсия, мемоизация и битовые манипуляции.- Поисковые, графовые и генетические алгоритмы.- Проблемы ограничений.- Кластеризация методом k-среднего, нейронные сети и состязательный поиск.

Копец Дэвид Классические задачи Computer Science на языке Java

Столкнулись с "неразрешимой" проблемой при разработке программного обеспечения? Скорее всего, кто-то уже справился с этой задачей, и вы можете не ломать голову. Дэвид Копец собрал наиболее полезные готовые решения, принципы и алгоритмы. "Классические задачи Computer Science на языке Java" - это мастер-класс по программированию, содержащий 55 практических примеров, затрагивающих самые актуальные темы: базовые алгоритмы, ограничения, искусственный интеллект и многое другое. В этой книге: - Рекурсия, мемоизация и битовые манипуляции. - Поисковые, графовые и генетические алгоритмы. - Проблемы ограничений. - Кластеризация методом k-среднего, нейронные сети и состязательный поиск.

Кричевский Михаил Лейзерович Интеллектуальные методы в менеджменте

В книге кратко описаны современные информационные технологии, основанные на некоторых аналогиях с повседневной интеллектуальной деятельностью человека и вследствие этого названные интеллектуальными, в частности, искусственные нейронные сети, нечеткая логика, генетические алгоритмы,хаос, и указаны пути использования таких технологий в задачах менеджмента, приведены примеры решения управленческих задач. Предназначено для студентов, аспирантов, преподавателей экономических вузов и факультетов, менеджеров, аналитиков и экспертов предприятий, управленческих учреждений, консалтинговых фирм.

Алексеев Дмитрий Станиславович, Щекочихин Олег Владимирович Технологии интеллектуального анализа данных. Учебник

Издание содержит основные теоретические сведения по технологиям интеллектуального анализа данных, таким как кластеризация данных, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткое моделирование. Приведены примеры и задания для их реализации в вычислительной среде Scilab. Учебник предназначен для студентов, обучающихся по направлениям подготовки "Информационная безопасность" направленность "Организация и технология защиты информации" и "Компьютерная безопасность", направленность "Математические методы защиты информации", изучающих технологии и методы интеллектуального анализа данных.

Алексеев Д., Щекочихин О. Технологии интеллектуального анализа данных. Учебник для вузов

Издание содержит основные теоретические сведения по технологиям интеллектуального анализа данных, таким как кластеризация данных, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткое моделирование. Приведены примеры и задания для их реализации в вычислительной среде Scilab. Учебник предназначен для студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Информационная безопасность» направленность «Организация и технология защиты информации» и «Компьютерная безопасность», направленность «Математические методы защиты информации», изучающих технологии и методы интеллектуального анализа данных.

Алексеев Д., Щекочихин О. Технологии интеллектуального анализа данных. Учебник для вузов

Издание содержит основные теоретические сведения по технологиям интеллектуального анализа данных, таким как кластеризация данных, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткое моделирование. Приведены примеры и задания для их реализации в вычислительной среде Scilab. Учебник предназначен для студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Информационная безопасность» направленность «Организация и технология защиты информации» и «Компьютерная безопасность», направленность «Математические методы защиты информации», изучающих технологии и методы интеллектуального анализа данных.

Копец Д. Классические задачи Computer Science на языке Java

Cтолкнулись с «неразрешимой» проблемой при разработке программного обеспечения? Скорее всего, кто-то уже справился с этой задачей, и вы можете не ломать голову. Дэвид Копец собрал наиболее полезные готовые решения, принципы и алгоритмы. «Классические задачи Computer Science на языке Java» — это мастер-класс по программированию, содержащий 55 практических примеров, затрагивающих самые актуальные темы: базовые алгоритмы, ограничения, искусственный интеллект и многое другое.В этой книге:- Рекурсия, мемоизация и битовые манипуляции.- Поисковые, графовые и генетические алгоритмы.- Проблемы ограничений.- Кластеризация методом k-среднего, нейронные сети и состязательный поиск.

Копец Д. Классические задачи Computer Science на языке Java

Cтолкнулись с «неразрешимой» проблемой при разработке программного обеспечения? Скорее всего, кто-то уже справился с этой задачей, и вы можете не ломать голову. Дэвид Копец собрал наиболее полезные готовые решения, принципы и алгоритмы. «Классические задачи Computer Science на языке Java» — это мастер-класс по программированию, содержащий 55 практических примеров, затрагивающих самые актуальные темы: базовые алгоритмы, ограничения, искусственный интеллект и многое другое.В этой книге:- Рекурсия, мемоизация и битовые манипуляции.- Поисковые, графовые и генетические алгоритмы.- Проблемы ограничений.- Кластеризация методом k-среднего, нейронные сети и состязательный поиск.

Грокаем глубокое обучение

Глубокое обучение — это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей — технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники — вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению. «Грокаем глубокое обучение» научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира! Что вы найдете внутри книги- Теоретические основы глубокого обучения- Приемы создания и обучения нейронных сетей - Работа с естественным языком- Федеративное обучение и работа с конфиденциальными даннымиВам не понадобятся специальные навыки, выходящие за рамки школьного курса математики и базовых навыков программирования

Траск Эндрю Грокаем глубокое обучение

Глубокое обучение - это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей - технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники - вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению. "Грокаем глубокое обучение" научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира! Что вы найдете внутри книги o Теоретические основы глубокого обучения o Приемы создания и обучения нейронных сетей o Работа с естественным языком o Федеративное обучение и работа с конфиденциальными данными Вам не понадобятся специальные навыки, выходящие за рамки школьного курса математики и базовых навыков программирования.