A neurális hálózatok matematikája

Olvasói vélemények

Michael Taylor „The Math of Neural Networks” című könyve részletes és közérthető bevezetést nyújt a neurális hálózatokba, elsősorban kezdőknek, akiknek van némi matematikai alapismeretük. Bár sokak szerint a vizuális bemutatás hatékony, a magyarázatok pedig világosak, a könyv türelmet és előzetes ismereteket igényel a bonyolult fogalmak teljes megértéséhez. Néhány olvasó megjegyzi a saját kiadású minőséget és a prezentáció korlátait, de összességében a könyv ajánlott a gépi tanulás és a mélytanulás iránt érdeklődőknek.

Világos és jól magyarázott tartalom, szép vizuális megjelenítés, átfogó információ a kezdők számára, az összetett gondolatok hatékony lebontása, informatív grafikák és példák, és jó forrás a továbbtanuláshoz.

Alapvető matematikai és statisztikai ismereteket igényel, teljesen kezdők számára kihívást jelenthet, saját kiadású minőség, kisebb formázási problémákkal, egyesek szerint sűrű és gyors olvasásra nem alkalmas.

(61 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

The Math of Neural Networks

Könyv tartalma:

Számos oka van annak, hogy a neurális hálózatok miért nyűgöznek le minket, és miért kerültek a címlapokra az elmúlt években. Jobbá teszik a webes keresést, rendezik a fényképeket, és még a beszédfordításban is használják őket.

A fenébe is, még titkosítást is tudnak generálni. Ugyanakkor rejtélyesek és elmebajosak is: pontosan hogyan is érik el ezeket a dolgokat? Mi zajlik egy neurális hálózat belsejében? Magas szinten egy hálózat ugyanúgy tanul, mint mi, próbálkozás és hiba útján. Ez attól függetlenül igaz, hogy a hálózat felügyelt, felügyelet nélküli vagy félig felügyelt.

Ha azonban egy kicsit mélyebbre ásunk, felfedezzük, hogy a próbálgatás és hibázás folyamatában egy maroknyi matematikai függvény játszik fontos szerepet. Az is világossá válik, hogy a mögöttes matematika megértése segít tisztázni, hogyan tanul egy hálózat.

A következő fejezetekben kibontjuk a neurális hálózatokat működtető matematikát. Ehhez egy előrecsatolt hálózatot fogunk modellként használni, és követni fogjuk a bemenetet, ahogy az a hálózaton keresztül halad.