Értékelés:
A könyv általában jó kritikákat kapott a neurális hálózatok és a mélytanulás összetett fogalmainak átfogó lefedettségéért és világos magyarázatáért. Sok olvasó találta hozzáférhetőnek és informatívnak, különösen azok számára, akik a téma mögött álló matematika mélyebb megértését keresik. Néhányan azonban kritizálták a gyakorlati példák hiánya és a kissé száraz előadásmód miatt, ami kevésbé teszi alkalmassá a gyakorlati útmutatást kereső kezdők számára.
Előnyök:⬤ A neurális hálózatok és a mélytanulás átfogó lefedettsége
⬤ az összetett fogalmak világos magyarázata
⬤ jó matematikai alapok
⬤ az átlagos számtani és lineáris algebrai ismeretekkel rendelkezők számára is elérhető
⬤ intuíciót nyújt a valós alkalmazásokhoz
⬤ értékes referenciaként szolgál a kutatás és a tudományos élet számára.
⬤ Hiányoznak a gyakorlati példák és a megvalósítás részletei, ami csalódást okozhat azoknak, akik gyakorlatias oktatóanyagot keresnek
⬤ néhány olvasó száraznak és túlságosan matematikusnak találta
⬤ néhányan a szerkezetet elkalandozónak és szervezetlennek találták
⬤ kötöttségi problémákról számoltak be.
(47 olvasói vélemény alapján)
Neural Networks and Deep Learning: A Textbook
1 Bevezetés a neurális hálózatokba. - 2 Gépi tanulás sekély neurális hálózatokkal.
- 3 Mély neurális hálózatok képzése. - 4 A mélytanulók tanítása az általánosításra. - 5 Radikális bázisfüggvény hálózatok.
- 6 Korlátozott Boltzmann-gépek. - 7 Rekurrens neurális hálózatok.
- 8 Konvolúciós neurális hálózatok. - 9 Mély megerősítő tanulás.
- 10 A mélytanulás haladó témái.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)