635 стр. !12.01.2019 00:24
Группа исследователей из компании Amazon опубликовали книгу "Dive into Deep Learning", знакомящую с основными принципами разработки систем машинного обучения и алгоритмами, используемыми при построении нейронных сетей. Разработка книги ведётся на GitHub в формате Markdown (любой желающий может предложить дополнения или поправки).
Книга доступна в формате PDF (635 стр.), в виде интерактивного online-руководства (с возможностью оставлять комментарии и проводить обсуждение в каждом разделе) и в форме интерактивного руководства для среды Jupyter (можно сразу запускать и изменять примеры кода и наблюдать результат). Рабочие примеры кода приводятся для фреймворка Apache MXNet и охватывают различные аспекты машинного обучения, от создания и тренировки моделей, до построения нейронных сетей для решения задач распознавания объектов и обработки информации на естественном языке. Книга легла в основу обучающего курса STAT 157, который будет предложен весной этого года в Калифорнийском университете в Беркли.
Машинное обучение (нейронные сети)
Модератор: Olej
- Olej
- Писатель
- Сообщения: 21338
- Зарегистрирован: 24 сен 2011, 14:22
- Откуда: Харьков
- Контактная информация:
Re: Машинное обучение (нейронные сети)
Общедоступная книга по машинному обучению
- Olej
- Писатель
- Сообщения: 21338
- Зарегистрирован: 24 сен 2011, 14:22
- Откуда: Харьков
- Контактная информация:
Re: Машинное обучение (нейронные сети)
Отличная свежая переводная книга:
Свободно скачивается в канале Telegram: https://t.me/itliba/982
Русское издание 2018г. перевод с издания 2017г., 690 стр.Свободно скачивается в канале Telegram: https://t.me/itliba/982
ГЛАВА 1 2
Использование TensorFlow для распределения вычислений между устроиствами и серверами
В главе 1 1 обсуждалось несколько приемов, которые могут значительно ускорить обучение: более подходящая инициализация весов, пакетная нормализация, передовые оптимизаторы и т.д. Однако даже со всеми этими приемами обучение крупной нейронной сети на единственной машине с одним центральным процессором может занимать дни, а то и недели.
• Библиотека Scikit-Learn (http : / / s ciki t-learn . org/) очень проста в использовании, при этом она эффективно реализует многие алгоритмы машинного обучения, что делает ее великолепной отправной точкой для изучения машинного обучения.
• TensorFlow (http : / / tensorflow . org/) является более сложной библиотекой для распределенных численных расчетов с применением графов потоков данных. Это позволяет эффективно обучать и запускать очень большие нейронные сети, потенциально распределяя вычисления между тысячами серверов с множеством графических процессоров. Библиотека TensorFlow была создана в Google и поддерживает много крупномасштабных приложений машинного обучения. В ноябре 2015 года она стала продуктом с открытым кодом.
- Olej
- Писатель
- Сообщения: 21338
- Зарегистрирован: 24 сен 2011, 14:22
- Откуда: Харьков
- Контактная информация:
Re: Машинное обучение (нейронные сети)
Ещё одна, для свободного скачивания, в канале Telegram: https://t.me/itliba/1031Olej писал(а):Отличная свежая переводная книга:
Э.Траск
Глубокое обучение
2019
- Olej
- Писатель
- Сообщения: 21338
- Зарегистрирован: 24 сен 2011, 14:22
- Откуда: Харьков
- Контактная информация:
Re: Машинное обучение (нейронные сети)
В канале Telegram книга, 2020 год издания, СПб "Диалектика":
Свободно можете скачать в Telegram канале: https://t.me/itliba/1085Введение в глубокое обучение
ISBN: 978-5-907203-10-5
192 страницы
февраль 2020
Кто сейчас на конференции
Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и 5 гостей