Springer – Neural Networks and Deep Learning: A Textbook 2023

توضیحات

کتاب Neural Networks and Deep Learning: A Textbook به عنوان یک مرجع کلاسیک و دانشگاهی، به بررسی دقیق و همه‌جانبه مدل‌های سنتی و مدرن در زمینه یادگیری عمیق می‌پردازد. تمرکز اصلی کتاب بر تئوری‌ها و الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی است که درک آن‌ها برای طراحی معماری‌های پیچیده در کاربردهای مختلف اهمیت حیاتی دارد. نویسنده تلاش می‌کند به پرسش‌های بنیادین این حوزه پاسخ دهد؛ پرسش‌هایی نظیر اینکه چرا شبکه‌های عصبی کار می‌کنند، چه زمانی از مدل‌های ماشین لرنینگ سنتی بهتر هستند، دلیل دشوار بودن فرآیند آموزش شبکه‌ها چیست و چه چالش‌ها و خطاهایی در این مسیر وجود دارد.

علاوه بر مباحث تئوریک، کتاب از نظر بررسی کاربردهای عملی بسیار غنی است تا به متخصصان دیدگاهی ملموس از طراحی سیستم‌ها بدهد. مباحث کاربردی نظیر سیستم‌های توصیه‌گر، ترجمه ماشینی، شرح تصاویر، طبقه‌بندی تصاویر، بازی‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی و تحلیل متن در این اثر پوشش داده شده‌اند. ساختار کتاب به سه بخش اصلی تقسیم می‌شود: بخش اول به مفاهیم پایه و ارتباط مدل‌های یادگیری ماشین سنتی با شبکه‌های عصبی می‌پردازد؛ بخش دوم مباحث بنیادی آموزش و منظم‌سازی (Regularization) را بررسی می‌کند و بخش سوم به مباحث پیشرفته نظیر شبکه‌های کانولوشنی، بازگشتی و شبکه‌های پیش‌خصمانه (GAN) اختصاص دارد.

ویژگی های کتاب

• تمرکز عمیق بر تئوری، الگوریتم‌ها و اصول طراحی معماری‌های یادگیری عمیق
• تحلیل ارتباط میان شبکه‌های عصبی و مدل‌های سنتی ماشین لرنینگ مانند SVM و رگرسیون
• بررسی دقیق روش‌های آموزش، بهینه‌سازی و تکنیک‌های منظم‌سازی شبکه‌ها
• پوشش پیشرفته‌ترین مدل‌ها از جمله شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و بازگشتی (RNN)
• ارائه رویکرد کاربردمحور همراه با تمرین‌های متعدد برای دانشجویان و پژوهشگران

مشخصات کتاب

• ناشر: Springer
• مدرس / نویسنده: Charu C. Aggarwal
• تعداد صفحات: 856
• تعداد فصل ها: 12
• فرمت: PDF

سرفصل‌ها

تصاویر

راهنمای استفاده

فایل را اکسترکت و با نرم افزار مناسب اجرا کنید.

لینک دانلود

دانلود فایل – 48.2 مگابایت

گذرواژه فایل(ها): www.downloadly.ir

حجم فایل

48.2 مگابایت