Новости

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Вероятно, это один из наиболее полных и актуальных обзоров глубокого обучения, доступных сегодня.

Область глубокого обучения находится на подъеме, и в последнее время появились популярные учебные материалы.

Недавно появилась китайская версия новой книги «Понимание глубокого обучения» от MIT Press.

Эта книга разделена на 21 главу, охватывающую множество ключевых концепций в области глубокого обучения, включая базовое конструирование, архитектуру трансформатора, графовую нейронную сеть GNN, обучение с подкреплением RL, модель диффузии и т. д. Это чрезвычайно ценно как для новичков, так и для опытных разработчиков.

GitHub: https://github.com/careywyr/UnderstandingDeepLearning-ZH-CN

Оригинальная ссылка на книгу: https://udlbook.github.io/udlbook/

На данный момент англоязычную электронную версию книги скачали 344 000 раз.

Физическая версия книги была официально выпущена в декабре прошлого года и насчитывала 541 страницу, но ее электронная версия постоянно обновляется. В настоящее время на веб-сайте автор также предлагает 68 упражнений для записной книжки Python, которые могут помочь читателям углубить свое понимание посредством практики программирования.

Эта книга призвана познакомить людей с основными идеями глубокого обучения в точной и простой для понимания форме и помочь читателям, которые только начинают, понять принципы, лежащие в основе глубокого обучения. Читателям, желающим глубже понять содержание этой книги, для ее понимания потребуются только знания математики на уровне бакалавриата.

В частности, в первых частях книги представлены модели глубокого обучения и обсуждается, как обучать, оценивать эти модели и как улучшить их производительность. В следующих разделах автор знакомит нас с архитектурами, специально разработанными для изображений, текста и графических данных. В последующих главах рассматриваются генеративные модели и обучение с подкреплением. В предпоследней главе исследуются эти и другие аспекты, которые еще не до конца изучены. В последней главе обсуждается этика ИИ.

Оглавление

Глава 1. Введение. Введение.

Глава 2. Обучение под наблюдением.

Глава 3. Мелкие нейронные сети Мелкие нейронные сети

Глава 4. Глубокие нейронные сети Глубокие нейронные сети

Глава 5 – Функции потерь Функции потерь

Глава 6. Подбор модели обучения модели

Глава 7. Градиенты и инициализация Градиент и инициализация

Глава 8. Измерение производительности Оценка производительности

Глава 9. Регуляризация. Регуляризация.

Глава 10 - Сверточные сети Сверточные сети

Глава 11. Остаточные сети Остаточные сети

Глава 12 - Трансформеры

Глава 13. Графовые нейронные сети Графовые нейронные сети

Глава 14. Обучение без учителя. Обучение без учителя.

Глава 15. Генеративно-состязательные сети. Генеративно-состязательные сети.

Глава 16. Нормализация потоков. Стандартизация потоков.

Глава 17. Вариационные автоэнкодеры Вариационные автоэнкодеры

Глава 18. Модели диффузии Модели диффузии

Глава 19. Глубокое обучение с подкреплением. Глубокое обучение с подкреплением.

Глава 20. Почему глубокое обучение работает? Почему глубокое обучение работает?

Глава 21. Глубокое обучение и этика. Глубокое обучение и этика.

об авторе

Автором книги «Углубленное понимание глубокого обучения» является Саймон Джей Ди Принс, профессор информатики в Университете Бата в Великобритании. Он специализируется на компьютерном зрении и компьютерной графике.

По данным LinkedIn, Саймон Джей Ди Принс более десяти лет занимается компьютерными науками и исследованиями в области искусственного интеллекта в исследовательских институтах. Например, в течение 7 лет он занимал должность главного научного сотрудника компании по разработке программного обеспечения Anthropics Technology. В 2022 году он поступил в Университет Бата в качестве почетного профессора.

Саймон Дж. Д. Принс опубликовал более 50 статей на ведущих конференциях (CVPR, ICCV, SIGGRAPH и т. д.). Он также является автором книги «Компьютерное зрение: модели, обучение и выводы».

https://x.com/tuturetom/status/1814689613304508777