
Сверточные нейросети
Сверточные нейронные сети (CNN) стали одним из наиболее значимых достижений в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения, играя ключевую роль в разработке многочисленных инновационных приложений. Их влияние охватывает такие области, как распознавание изображений и видео, автономные транспортные средства и обработка естественного языка. Данная книга служит полным путеводителем по изучению и внедрению CNN, охватывая как основополагающие аспекты, так и более сложные концепции.
В букве уделяется Augenmerk на основные компонентыCNN, такие как свертка, функции активации, пулинг и нормализация. Читатели узнают, как эти элементы взаимодействуют друг с другом, формируя мощные архитектуры, способные перерабатывать и анализировать данные с глубокими иерархическими структурами.
Также в книге представлен исторический экскурс в развитие CNN, начиная с первых пробных моделей и заканчивая современными архитектурами, такими как AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet и EfficientNet. Этот контекст важен для понимания, почему именно эти сети зарекомендовали себя как одни из самых эффективных инструментов в области машинного обучения.
Дополнительно, книга включает примеры практического применения CNN в реальных задачах, таких как диагностика заболеваний по медицинским изображениям, автоматическое распознавание лиц на фотографиях и многоуровневая обработка текста. Такой подход не только демонстрирует теоретические аспекты, но и способствует практическому освоению технологий, что делает ее незаменимым ресурсом для как начинающих, так и опытных специалистов в данной области.
В букве уделяется Augenmerk на основные компонентыCNN, такие как свертка, функции активации, пулинг и нормализация. Читатели узнают, как эти элементы взаимодействуют друг с другом, формируя мощные архитектуры, способные перерабатывать и анализировать данные с глубокими иерархическими структурами.
Также в книге представлен исторический экскурс в развитие CNN, начиная с первых пробных моделей и заканчивая современными архитектурами, такими как AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet и EfficientNet. Этот контекст важен для понимания, почему именно эти сети зарекомендовали себя как одни из самых эффективных инструментов в области машинного обучения.
Дополнительно, книга включает примеры практического применения CNN в реальных задачах, таких как диагностика заболеваний по медицинским изображениям, автоматическое распознавание лиц на фотографиях и многоуровневая обработка текста. Такой подход не только демонстрирует теоретические аспекты, но и способствует практическому освоению технологий, что делает ее незаменимым ресурсом для как начинающих, так и опытных специалистов в данной области.
Читать бесплатно онлайн Сверточные нейросети - Джейд Картер
Вам может понравиться:
- Библиотеки Python Часть 2. Практическое применение - Джейд Картер
- Обработка больших данных - Джейд Картер
- IOT Интернет вещей - Джейд Картер
- 120 практических задач - Джейд Картер
- Создай свой VPN. Безопасное использование интернета - Джейд Картер
- Искусственный интеллект в прикладных науках. Транспорт и логистика - Джейд Картер
- Искусственный интеллект в прикладных науках. Медицина - Джейд Картер
- Искусственный интеллект. Машинное обучение - Джейд Картер
- Создаем вирус и антивирус - Игорь Гульев
- Дефрагментация мозга. Софтостроение изнутри - Сергей Тарасов
- Программист-фанатик - Чед Фаулер
- Нейро Финансы - Дмитрий Романофф
- Операционные системы Linux: полное руководство для пользователя и программиста - Программист
- С нуля до основ C++ за 14 дней - Дмитрий Баль
- Дедовы сказы. Сборник стихов казачьих поэтов - Игорь Шептухин, Олег Кулебякин
- Город Призрак - Дмитрий Березовский
- Используй смартфон по полной. Руководство по Termux - Системный Администратор
- Развод. Инструкция по выживанию (и почему адвокат лучше подруги) - Марина Анциферова