Эта книга рассказывает о пройденном пути — от перцептрона Розенблатта до современных глубоких нейронных сетей (сложных систем вычислительных элементов, называемых искусственными нейронами),— через призму ключевых математических идей, лежащих в основе машинного обучения. Она плавно вводит читателя в курс дела, а затем, очень постепенно, повышает уровень сложности по мере того, как мы переходим от относительно простых идей 1950-х годов к более сложной математике и алгоритмам, на которых работают сегодняшние системы машинного обучения.
Поэтому мы без колебаний обратимся к уравнениям и концепциям как минимум из четырех основных областей математики — линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей и статистики, а также теории оптимизации, — чтобы получить необходимый минимум теоретических и концептуальных знаний и по достоинству оценить колоссальную мощь, которой мы наделяем машины.
ПРОБЛЕСКИ НЕЙРОНА.
Бернард Уидроу вернулся с Дартмутской конференции по искусственному интеллекту 1956 года с навязчивой идеей — или, как он сам выразился, с «обезьяной на спине»: желанием построить мыслящую машину. «Она всегда со мной, — признался он мне более шести десятилетий спустя. — Я так и не смог до конца избавиться от этого». Тем не менее в 1956 году молодой Уидроу был достаточно сообразителен, чтобы осознать тщетность создания мыслящих машин на тот момент, и обратился к более практичным вещам. Одной из таких задач стало создание адаптивного фильтра.
В области обработки сигналов фильтр — это устройство, которое принимает входной сигнал, обрабатывает его и выдает на выходе сигнал с определенными желаемыми свойствами. Допустим, вы возитесь с какой-нибудь любительской электроникой и вам нужно измерить сигнал. Но к вашему сигналу примешивается раздражающий гул на частоте 60 Гц. Это помехи от сети переменного тока. Фильтр может принять зашумленный входной сигнал, удалить только составляющую частотой 60 Гц и выдать чистый сигнал. Сконструировать такой фильтр несложно, поскольку природа шума хорошо известна — он всегда на частоте 60 Гц. Но зачастую фильтру необходимо изучить характеристики шума; ему нужно адаптироваться.
ОГЛАВЛЕНИЕ.
Посвящение.
От автора.
Пролог.
ГЛАВА 1 В отчаянных поисках закономерностей.
ГЛАВА 2 Здесь все мы просто числа….
ГЛАВА 3 Дно чаши.
ГЛАВА 4 По всей вероятности.
ГЛАВА 5 Рыбак рыбака.
ГЛАВА 6 В этих матрицах кроется магия.
ГЛАВА 7 Великий ядерный трюк с веревкой.
ГЛАВА 8 С небольшой помощью физики.
ГЛАВА 9 Человек, который затормозил глубокое обучение (на самом деле нет).
ГЛАВА 10 Алгоритм, положивший конец живучему мифу.
ГЛАВА 11 Глаза машины.
ГЛАВА 12 Terra Incognita.
Эпилог.
Благодарности.
Примечания.
Указатель.
Об авторе.
Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Почему машины учатся, Элегантная математика, стоящая за современным ИИ, Анантасвами А., 2024 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.
Скачать файл № 1 - pdf
Скачать файл № 2 - epub
Ниже можно купить эту книгу, если она есть в продаже, и похожие книги по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить книги
Скачать - epub - Яндекс.Диск.
Скачать - pdf - Яндекс.Диск.
Дата публикации:
Теги: учебник по информатике :: информатика :: компьютеры :: Анантасвами :: нейрон :: нейросеть :: алгоритм
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
Предыдущие статьи:
