На нашем сайте вы можете читать онлайн «Основы нейросетей». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Компьютерная литература, Программирование. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Основы нейросетей

Дата выхода
21 апреля 2020
Краткое содержание книги Основы нейросетей, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Основы нейросетей. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Константин Константинович Берлинский) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
Цель этой книги - максимально быстро научиться применять нейросети (НС) для решения задач.
Вы научитесь: создавать и обучать НС; обрабатывать изображения, цифры и тексты; встраивать НС в реальное приложение через REST API; выбирать архитектуру НС: число слоев, нейронов, функции активации, оптимизаторы, коэффициенты скорости обучения, функции ошибки, эпохи, батчи; работать с НС на основе многослойного перцептрона, свёрточными и рекуррентными; и даже сделать НС без ML-библиотек на чистом C#!
Основы нейросетей читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Основы нейросетей без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
Те же, кто прошел дальше, идут во всякие физматы, становятся перельманами, уезжают преподавать матан в американские университеты, получают нобелевку и отказываются от нее, сходят с ума и уезжают жить назад в Купчино и т.п. В индуктивном же подходе (американском) кривая обучения более пологая, больше людей можно научить. Опять же, это подходит для эмигрантов со слабым знанием языка. Сильно прокачаться в теории сложно, но быстро овладеть практическими знаниями вполне.
Есть такая байка про русского программиста в США.
Ура! Заново понял, что такое производная и обратный процесс – интегрирование (восстановление функции по её производной). Геометрический смысл производной – тангенс угла наклона касательной к графику функции в заданной точке. Т.е. мера "крутизны" графика функции, насколько быстро она ускоряется. Так все просто! Все эти:
Для производной: (х^2)' = 2х, т.е. степень "х" становится множителем и степень уменьшается на 1.
Для интеграла: d(х^2)= (х^3)/3, т.
… а для сложных функций вообще чума: https://ru.wikipedia.org/wiki/Производная_функции#Таблица_производных (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B8%D0%B7%D0%B2%D0%BE%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B8#%D0%A2%D0%B0%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D1%86%D0%B0_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B8%D0%B7%D0%B2%D0%BE%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D1%85)
Эта как по телику когда говорят "В последний квартал уменьшились темпы снижения роста вывода капитала заграницу".
Надо копать дальше. Делать анализ 0..9 для MNIST. Для простого примера текущий код ОК, но вообще, выбрал плохую архитектуру структуры данных. Неудобно обновлять кучу массивов.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «ЛитРес».










