The book comprises of 15 chapters which covers all the important topics such as Introduction to Deep Learning, Fundamentals of Neural Networks, Artificial Neural Networks, Backpropagation Algorithm, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Autoencoders, Transfer Learning, Fine Tuning, Activation Functions, Regularization Techniques, Optimization Techniques, Sparse Representations, Transfer Learning, Attention Mechanism, Reinforcement Learning, Deep Learning Frameworks and Applications. The book 'Deep Learning A Comprehensive Guide' offers a thorough introduction to deep learning and machine learning ideas, emphasizing the significance of comprehending the process of technology advancement and developing a personal paradigm for viewing the technological development of contemporary knowledge as the foundation for human survival and global unity. In a warring world, this is especially crucial. The book provides in-depth coverage of deep learning and machine learning concepts, enabling readers to construct innovative and useful applications based on these technologies. It begins with an overview of neural networks and progresses via various types of convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), long short-term memory (LSTM) networks, autoencoders, transfer learning, fine-tuning, activation functions, regularization techniques, optimization methods, sparse representations, attention mechanisms, reinforcement learning, and deep learning frameworks. Each topic is thoroughly covered and professionally structured, from the basics of neural networks to the most advanced applications. The book highlights the necessity of studying and understanding the evolution of technology because it has changed how we live, work, and interact with one another. As technology develops, so does our duty to adapt and change our approaches to studying new technologies, comprehending technical language, and accepting new ideas. This book offers a thorough introduction to deep learning and machine learning principles, emphasizing the significance of developing a personal paradigm for viewing the technological development of contemporary knowledge as the foundation for human survival and global unity. In a warring world, this is especially crucial. The book provides in-depth coverage of deep learning and machine learning concepts, enabling readers to construct innovative and useful applications based on these technologies.

Книга состоит из 15 глав, которые охватывают все важные темы, такие как Введение в глубокое обучение, Основы нейронных сетей, искусственные нейронные сети, алгоритм обратного распространения, сверточные нейронные сети, Рекуррентные нейронные сети, автоэнкодеры, обучение передаче, тонкая настройка, функции активации, Методы регуляризации, методы оптимизации, разреженные представления, обучение передаче, механизм внимания, Дополнительное обучение, основы и приложения глубокого обучения. Книга «Глубокое обучение - всеобъемлющее руководство» предлагает подробное введение в идеи глубокого обучения и машинного обучения, подчеркивая важность понимания процесса развития технологий и разработки личной парадигмы для рассмотрения технологического развития современных знаний как основы выживания человека и глобального единства. В воюющем мире это особенно важно. Книга содержит глубокий обзор концепций глубокого обучения и машинного обучения, позволяя читателям создавать инновационные и полезные приложения на основе этих технологий. Он начинается с обзора нейронных сетей и продвигается через различные типы сверточных нейронных сетей (CNN), рекуррентных нейронных сетей (RNN), сетей длительной краткосрочной памяти (LSTM), автоэнкодеров, обучения передачи, тонкой настройки, функций активации, методов регуляризации, методов оптимизации, разреженных представлений, механизмов внимания, обучения с подкреплением и структур глубокого обучения. Каждая тема тщательно освещена и профессионально структурирована, от основ нейронных сетей до самых продвинутых приложений. Книга подчеркивает необходимость изучения и понимания эволюции технологий, потому что она изменила то, как мы живем, работаем и взаимодействуем друг с другом. По мере развития технологий наша обязанность также заключается в адаптации и изменении наших подходов к изучению новых технологий, пониманию технического языка и принятию новых идей. Эта книга предлагает подробное введение в принципы глубокого обучения и машинного обучения, подчеркивая важность разработки личной парадигмы для рассмотрения технологического развития современных знаний как основы выживания человека и глобального единства. В воюющем мире это особенно важно. Книга содержит глубокий обзор концепций глубокого обучения и машинного обучения, позволяя читателям создавать инновационные и полезные приложения на основе этих технологий.

livre se compose de 15 chapitres qui couvrent tous les sujets importants tels que l'introduction à l'apprentissage profond, les bases des réseaux neuronaux, les réseaux neuronaux artificiels, l'algorithme de propagation inverse, les réseaux neuronaux convolutifs, les réseaux neuronaux récurrents, les encodeurs automatiques, l'apprentissage de la transmission, le réglage fin, les fonctions d'activation, les méthodes d'optimisation, les représentations séparées, la transmission, le mécanisme d'attention, Formation supplémentaire, bases et applications d'apprentissage profond. livre « Deep arning - un guide complet » offre une introduction détaillée aux idées d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique, soulignant l'importance de comprendre le processus de développement technologique et de développer un paradigme personnel pour considérer le développement technologique des connaissances modernes comme la base de la survie humaine et de l'unité mondiale. C'est particulièrement important dans un monde en guerre. livre donne un aperçu approfondi des concepts d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique, permettant aux lecteurs de créer des applications innovantes et utiles basées sur ces technologies. Il commence par une vue d'ensemble des réseaux neuronaux et avance à travers différents types de réseaux neuronaux convolutifs (CNN), réseaux neuronaux récurrents (RNN), réseaux de mémoire à long terme (LSTM), auto-encodeurs, apprentissage de la transmission, réglage fin, fonctions d'activation, techniques de régularisation, méthodes d'optimisation, représentations coupées, mécanismes d'attention, apprentissage avec renforcement et structures l'apprentissage profond. Chaque thème est soigneusement couvert et structuré professionnellement, des bases des réseaux neuronaux aux applications les plus avancées. livre souligne la nécessité d'étudier et de comprendre l'évolution de la technologie, car elle a changé notre façon de vivre, de travailler et d'interagir. Au fur et à mesure de l'évolution de la technologie, notre responsabilité est également d'adapter et de modifier nos approches pour apprendre de nouvelles technologies, comprendre le langage technique et adopter de nouvelles idées. Ce livre propose une introduction détaillée aux principes de l'apprentissage profond et de l'apprentissage automatique, soulignant l'importance de développer un paradigme personnel pour considérer le développement technologique des connaissances modernes comme la base de la survie humaine et de l'unité mondiale. C'est particulièrement important dans un monde en guerre. livre donne un aperçu approfondi des concepts d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique, permettant aux lecteurs de créer des applications innovantes et utiles basées sur ces technologies.

libro consta de 15 capítulos que cubren todos los temas importantes como Introducción al aprendizaje profundo, Fundamentos de redes neuronales, redes neuronales artificiales, algoritmo de propagación inversa, redes neuronales perforadas, redes neuronales recurrativas, codificadores automáticos, aprendizaje de transmisión, ajuste fino, funciones de activación, técnicas de regularización, técnicas de optimización, Representaciones dispersas, aprendizaje de transmisión, mecanismo de atención, Aprendizaje adicional, conceptos básicos y aplicaciones de aprendizaje profundo. libro «Profundo aprendizaje - guía integral» ofrece una introducción detallada a las ideas de aprendizaje profundo y aprendizaje automático, destacando la importancia de comprender el proceso de desarrollo de la tecnología y el desarrollo de un paradigma personal para considerar el desarrollo tecnológico del conocimiento moderno como la base de la supervivencia humana y la unidad global. En un mundo en guerra, esto es especialmente importante. libro ofrece una revisión profunda de los conceptos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático, lo que permite a los lectores crear aplicaciones innovadoras y útiles basadas en estas tecnologías. Comienza con una visión general de las redes neuronales y avanza a través de diferentes tipos de redes neuronales perforadas (CNN), redes neuronales recurrativas (RNN), redes de memoria de largo plazo a corto plazo (LSTM), codificadores automáticos, aprendizaje de transmisión, ajuste fino, funciones de activación, técnicas de regularización, técnicas de optimización, representaciones dispersas, mecanismos de atención, aprendizaje con refuerzos y estructuras de aprendizaje profundo. Cada tema está cuidadosamente cubierto y estructurado profesionalmente, desde los fundamentos de las redes neuronales hasta las aplicaciones más avanzadas. libro destaca la necesidad de estudiar y entender la evolución de la tecnología porque ha cambiado la forma en que vivimos, trabajamos e interactuamos entre nosotros. A medida que la tecnología avanza, nuestra responsabilidad también es adaptar y cambiar nuestros enfoques para aprender nuevas tecnologías, entender el lenguaje técnico y aceptar nuevas ideas. Este libro ofrece una introducción detallada a los principios del aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, destacando la importancia de desarrollar un paradigma personal para considerar el desarrollo tecnológico del conocimiento moderno como la base de la supervivencia humana y la unidad global. En un mundo en guerra, esto es especialmente importante. libro ofrece una revisión profunda de los conceptos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático, lo que permite a los lectores crear aplicaciones innovadoras y útiles basadas en estas tecnologías.

O livro é composto por 15 capítulos que abrangem todos os temas importantes, tais como Introdução ao Aprendizado Profundo, Bases de Redes Neurais, Redes Neurais Artificiais, Algoritmo de Disseminação Reversível, Redes Neurais Recorrentes, Auto-Encoders, Treinamento de Transmissão, Configuração Fina, Funções de Regulação, Técnicas de Otimização, Métodos de Otimização, Representologia, Representações, Formação atenção, treinamento complementar, base e aplicativos de treinamento profundo. O livro «Aprendizagem profunda - Orientação abrangente» propõe uma introdução detalhada às ideias de aprendizagem profunda e aprendizagem de máquinas, enfatizando a importância de compreender o processo de desenvolvimento da tecnologia e desenvolver um paradigma pessoal para considerar o desenvolvimento tecnológico do conhecimento moderno como base para a sobrevivência humana e a unidade global. No mundo em guerra, isso é particularmente importante. O livro oferece uma visão profunda dos conceitos de aprendizado profundo e de aprendizado de máquina, permitindo que os leitores criem aplicativos inovadores e úteis a partir dessas tecnologias. Ele começa com a visão de redes neurais e está avançando através de vários tipos de redes neurais comprimidas (CNN), redes neurais recurrativas (RNN), redes de memória de curto prazo (LSTM), auto-encoders, treinamento de transmissão, configuração fina, funções de ativação, técnicas de regularização, métodos de otimização, visões de corte, mecanismos de atenção, treinamento com reforços estruturais e profundos treinamento. Cada tema é cuidadosamente explorado e estruturado profissionalmente, desde os fundamentos das redes neurais até as aplicações mais avançadas. O livro enfatiza a necessidade de explorar e compreender a evolução da tecnologia, porque mudou a forma como vivemos, trabalhamos e interagimos uns com os outros. À medida que a tecnologia avança, nossa obrigação também é adaptar e mudar nossas abordagens para aprender novas tecnologias, compreender a linguagem técnica e adotar novas ideias. Este livro oferece uma introdução detalhada aos princípios do aprendizado profundo e da aprendizagem de máquinas, enfatizando a importância de desenvolver um paradigma pessoal para considerar o desenvolvimento tecnológico do conhecimento moderno como um marco da sobrevivência humana e da unidade global. No mundo em guerra, isso é particularmente importante. O livro oferece uma visão profunda dos conceitos de aprendizado profundo e de aprendizado de máquina, permitindo que os leitores criem aplicativos inovadores e úteis a partir dessas tecnologias.

Il libro si compone di 15 capitoli che comprendono tutti i temi importanti quali Introduzione all'apprendimento profondo, Basi delle reti neurali, reti neurali artificiali, algoritmo di distribuzione inversa, reti neurali compresse, reti neurali ricettive, autorecoder, formazione di trasmissione, configurazione sottile, funzioni, Metodi di regolarizzazione, metodi di ottimizzazione, rappresentazioni distruttive, training, meccanismo di trasmissione attenzione, formazione aggiuntiva, basi e applicazioni di formazione approfondita. Il libro «Formazione profonda - Guida completa» offre un'introduzione dettagliata alle idee di apprendimento profondo e apprendimento automatico, sottolineando l'importanza di comprendere il processo di sviluppo tecnologico e di sviluppare un paradigma personale per considerare lo sviluppo tecnologico delle conoscenze moderne come base per la sopravvivenza umana e l'unità globale. Questo è particolarmente importante in un mondo in guerra. Il libro fornisce una panoramica approfondita dei concetti di apprendimento e apprendimento automatico, consentendo ai lettori di creare applicazioni innovative e utili basate su queste tecnologie. Inizia con una panoramica delle reti neurali e si sviluppa attraverso diversi tipi di reti neurali compresse (CNN), reti neurali ricettive (RNN), reti di memoria a breve termine (LSTM), impianti automatici, formazione di trasmissione, configurazione sottile, funzionalità di attivazione, tecniche di regolarizzazione, metodi di ottimizzazione, visioni discontinue, meccanismi di attenzione, formazione con rinforzi strutturali e profondi Formazione. Ogni tema è accuratamente affrontato e strutturato professionalmente, dalle basi delle reti neurali alle applicazioni più avanzate. Il libro sottolinea la necessità di studiare e comprendere l'evoluzione della tecnologia, perché ha cambiato il modo in cui viviamo, lavoriamo e interagiamo. Con l'evoluzione della tecnologia, il nostro compito è anche quello di adattare e cambiare i nostri approcci per imparare nuove tecnologie, comprendere il linguaggio tecnico e adottare nuove idee. Questo libro offre un'introduzione dettagliata ai principi dell'apprendimento profondo e dell'apprendimento automatico, sottolineando l'importanza di sviluppare un paradigma personale per considerare lo sviluppo tecnologico delle conoscenze moderne come la base della sopravvivenza dell'uomo e dell'unità globale. Questo è particolarmente importante in un mondo in guerra. Il libro fornisce una panoramica approfondita dei concetti di apprendimento e apprendimento automatico, consentendo ai lettori di creare applicazioni innovative e utili basate su queste tecnologie.

Das Buch besteht aus 15 Kapiteln, die alle wichtigen Themen wie Einführung in Deep arning, Grundlagen neuronaler Netze, künstliche neuronale Netze, Reverse-Propagation-Algorithmus, konvolutionäre neuronale Netze, rekurrente neuronale Netze, Auto-Encoder, Übertragungstraining, Feinabstimmung, Aktivierungsfunktionen, Regularisierungsmethoden, Optimierungsmethoden, spärliche Darstellungen, Übertragungstraining, Aufmerksamkeitsmechanismus, Zusätzliches Training, Grundlagen und Deep-arning-Anwendungen. Das Buch Deep arning - A Comprehensive Guide bietet eine detaillierte Einführung in die Ideen von Deep arning und Machine arning und betont, wie wichtig es ist, den Prozess der Technologieentwicklung zu verstehen und ein persönliches Paradigma zu entwickeln, um die technologische Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das menschliche Überleben und die globale Einheit zu betrachten. In einer kriegführenden Welt ist das besonders wichtig. Das Buch bietet einen tiefen Überblick über die Konzepte von Deep arning und Machine arning und ermöglicht es den sern, innovative und nützliche Anwendungen basierend auf diesen Technologien zu erstellen. Es beginnt mit einem Überblick über neuronale Netze und wird durch verschiedene Arten von Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Long-Term Short Memory Networks (LSTMs), Auto-Encoders, Transmission Training, Feinabstimmung, Aktivierungsfunktionen, Regularisierungsmethoden, Optimierungsmethoden, spärmlichen Darstellungen, Aufmerksamkeitsmechanismen, Verstärkungslernen und Deep learning-Strukturen gefördert. Jedes Thema ist sorgfältig beleuchtet und professionell strukturiert, von den Grundlagen neuronaler Netzwerke bis hin zu den fortschrittlichsten Anwendungen. Das Buch betont die Notwendigkeit, die Entwicklung der Technologie zu studieren und zu verstehen, weil es die Art und Weise, wie wir leben, arbeiten und miteinander interagieren, verändert hat. Mit fortschreitender Technologie ist es auch unsere Aufgabe, unsere Ansätze zum Erlernen neuer Technologien, zum Verständnis der technischen Sprache und zur Übernahme neuer Ideen anzupassen und zu ändern. Dieses Buch bietet eine detaillierte Einführung in die Prinzipien von Deep arning und maschinellem rnen und betont die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas, um die technologische Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das menschliche Überleben und die globale Einheit zu betrachten. In einer kriegführenden Welt ist das besonders wichtig. Das Buch bietet einen tiefen Überblick über die Konzepte von Deep arning und Machine arning und ermöglicht es den sern, innovative und nützliche Anwendungen basierend auf diesen Technologien zu erstellen.

Książka składa się z 15 rozdziałów, które obejmują wszystkie ważne tematy, takie jak wprowadzenie do głębokiego uczenia się, podstawy sieci neuronowych, sztuczne sieci neuronowe, algorytm propagacji pleców, konwolucyjne sieci neuronowe, powtarzające się sieci neuronowe, autoenkodery, uczenie się transmisji, Precyzyjne dostrajanie, funkcje aktywacji, metody regularyzacji, metody optymalizacji, małe reprezentacje, uczenie się transmisji, mechanizm uwagi, dodatkowe szkolenia, podstawy i głębokie zastosowania edukacyjne. Książka „Deep arning - A Comprehensive Guide” oferuje szczegółowe wprowadzenie do idei głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego, podkreślając znaczenie zrozumienia procesu rozwoju technologii i rozwijania osobistego paradygmatu, aby rozważyć rozwój technologiczny nowoczesnej wiedzy jako podstawę ludzkiego przetrwania i globalnej jedności. W wojowniczym świecie jest to szczególnie ważne. Książka zawiera dogłębny przegląd koncepcji głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego, dzięki czemu czytelnicy mogą budować innowacyjne i użyteczne zastosowania oparte na tych technologiach. Zaczyna się od przeglądu sieci neuronowych i postępuje poprzez różne rodzaje konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN), powtarzające się sieci neuronowe (RNN), długoterminowe sieci pamięci krótkoterminowej (LSTM), autoencodery, uczenie się transmisji, dostrajanie, funkcje aktywacyjne, techniki regularyzacji, techniki optymalizacji, niewielkie reprezentacje, mechanizmy uwagi, uczenie się wzmacniające i głębokie struktury uczenia się Każdy temat jest starannie omówiony i profesjonalnie zorganizowany, od podstaw sieci neuronowych po najbardziej zaawansowane aplikacje. Książka podkreśla potrzebę studiowania i zrozumienia ewolucji technologii, ponieważ zmieniła ona sposób, w jaki żyjemy, pracujemy i współdziałamy ze sobą. W miarę postępu technologicznego naszym obowiązkiem jest również dostosowanie i zmiana podejścia do nauki nowych technologii, zrozumienie języka technicznego i przyjęcie nowych pomysłów. Książka ta oferuje szczegółowe wprowadzenie do zasad głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego, podkreślając znaczenie rozwijania osobistego paradygmatu do rozważenia rozwoju technologicznego nowoczesnej wiedzy jako podstawy ludzkiego przetrwania i globalnej jedności. W wojowniczym świecie jest to szczególnie ważne. Książka zawiera dogłębny przegląd koncepcji głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego, dzięki czemu czytelnicy mogą budować innowacyjne i użyteczne zastosowania oparte na tych technologiach.

הספר ”אנלים סלאביים-מולדביים של המאות ה-16 ”הוא אוסף ייחודי של מסמכים היסטוריים המספקים מידע רב ערך על ההיסטוריה של מולדובה ומדינות שכנות כמו רוסיה, ולאכיה, פולין, טורקיה, הונגריה ואוקראינה במהלך המאות ה-16 וה-16. הספר כולל עשרה דברי הימים המולדביים שנכתבו בסלאבית, וכן שתי דברי הימים הידועים רק בתרגומים לגרמנית ולפולנית. מהדורה מקיפה זו של אנלים סלאביים-מולדביים היא חסרת תקדים בספרות רוסית, מולדבית או רומנית, מה שהופך אותה למשאב חשוב עבור היסטוריונים וחוקרים שחוקרים תקופה זו של ההיסטוריה. דברי הימים מפרטים התפתחויות פוליטיות, חברתיות וכלכליות במולדובה ובשכנותיה בתקופה של שינוי משמעותי ותהפוכות. הם מספקים תובנות ממקור ראשון על התפתחות הטכנולוגיה, התרבות והחברה בעידן הזה, מציעים הצצה לחיי היומיום של האנשים החיים באזורים האלה. על ־ ידי חקר דברי הימים הללו יכולים החוקרים להבין לעומק כיצד הטכנולוגיה עיצבה את ההיסטוריה האנושית ואת החשיבות שבפיתוח פרדיגמה אישית לתפיסת ההתקדמות הטכנולוגית בימינו. אחד ההיבטים המשמעותיים ביותר של הספר הוא הנטייה שלו לשפה הסלאבית, שהייתה נפוצה במזרח אירופה במהלך המאות ה-15 וה-16.''

Kitap, Derin Öğrenmeye Giriş, nir Ağlarının Temelleri, Yapay nir Ağları, Geri Yayılma Algoritması, Evrişimli nir Ağları, Tekrarlayan nir Ağları, Otomatik Kodlayıcılar, İletim Öğrenimi, İnce Ayar, Aktivasyon Fonksiyonları, Düzenlilik Yöntemleri, Optimizasyon gibi tüm önemli konuları kapsayan 15 bölümden oluşmaktadır Yöntemler, Seyrek Temsiller, İletim Öğrenimi, Dikkat Mekanizması, Ek eğitim, temel bilgiler ve derin öğrenme uygulamaları. "Derin Öğrenme - Kapsamlı Bir Rehber" kitabı, derin öğrenme ve makine öğrenimi fikirlerine ayrıntılı bir giriş sunarak, teknoloji geliştirme sürecini anlamanın ve modern bilginin teknolojik gelişimini göz önünde bulundurmak için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini vurgulamaktadır. insanın hayatta kalması ve küresel birliğin temeli olarak. Savaşan bir dünyada, bu özellikle önemlidir. Kitap, derin öğrenme ve makine öğrenimi kavramlarına derinlemesine bir genel bakış sunarak okuyucuların bu teknolojilere dayanan yenilikçi ve kullanışlı uygulamalar oluşturmasına olanak tanır. nir ağlarına genel bir bakışla başlar ve çeşitli konvolüsyonel sinir ağları aracılığıyla ilerler. (CNN'ler), tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler), uzun süreli kısa süreli bellek (LSTM) ağları, otomatik kodlayıcılar, iletim öğrenimi, ince ayar, aktivasyon fonksiyonları, düzenlilik teknikleri, optimizasyon teknikleri, seyrek gösterimler, dikkat mekanizmaları, pekiştirmeli öğrenme ve derin öğrenme yapıları Her konu, sinir ağlarının temellerinden en gelişmiş uygulamalara kadar dikkatle ele alınmakta ve profesyonel olarak yapılandırılmaktadır. Kitap, teknolojinin evrimini inceleme ve anlama ihtiyacını vurgulamaktadır, çünkü birbirimizle yaşama, çalışma ve etkileşim biçimimizi değiştirmiştir. Teknoloji ilerledikçe, sorumluluğumuz da yeni teknolojileri öğrenme, teknik dili anlama ve yeni fikirleri benimseme yaklaşımlarımızı uyarlamak ve değiştirmektir. Bu kitap, derin öğrenme ve makine öğrenimi ilkelerine ayrıntılı bir giriş sunarak, modern bilginin teknolojik gelişimini insanın hayatta kalması ve küresel birliğin temeli olarak görmek için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini vurgulamaktadır. Savaşan bir dünyada, bu özellikle önemlidir. Kitap, derin öğrenme ve makine öğrenimi kavramlarına derinlemesine bir genel bakış sunarak okuyucuların bu teknolojilere dayanan yenilikçi ve kullanışlı uygulamalar oluşturmasına olanak tanır.

يتكون الكتاب من 15 فصلاً تغطي جميع الموضوعات المهمة مثل مقدمة التعلم العميق، وأساسيات الشبكات العصبية، والشبكات العصبية الاصطناعية، وخوارزمية الانتشار الخلفي، والشبكات العصبية التلافيفية، والشبكات العصبية المتكررة، وأجهزة التشفير الذاتي، والتعلم عبر النقل، والتعلم الدقيق الضبط، وظائف التنشيط، طرق التسوية، طرق التحسين، التمثيلات المتفرقة، تعلم النقل، آلية الانتباه، التدريب الإضافي، الأساسيات وتطبيقات التعلم العميق. يقدم كتاب «التعلم العميق - دليل شامل» مقدمة مفصلة لأفكار التعلم العميق والتعلم الآلي، مع التأكيد على أهمية فهم عملية تطوير التكنولوجيا وتطوير نموذج شخصي للنظر في التطور التكنولوجي للمعرفة الحديثة كأساس للبقاء البشري والوحدة العالمية. في عالم متحارب، هذا مهم بشكل خاص. يقدم الكتاب نظرة عامة متعمقة على مفاهيم التعلم العميق والتعلم الآلي، مما يسمح للقراء ببناء تطبيقات مبتكرة ومفيدة بناءً على هذه التقنيات. يبدأ بلمحة عامة عن الشبكات العصبية ويتقدم من خلال أنواع مختلفة من الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، والشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، وشبكات الذاكرة قصيرة الأجل طويلة الأجل (LSTM)، وأجهزة التشفير الذاتي، والتعلم في مجال النقل، والضبط الدقيق، ووظائف التنشيط، وتقنيات التسوية، وتقنيات التحسين، والتمثيلات المتفرقة، وآليات الانتباه، والتعلم المعزز، وهياكل التعلم العميق منظم، من أساسيات الشبكات العصبية إلى التطبيقات الأكثر تقدمًا. يسلط الكتاب الضوء على الحاجة إلى دراسة وفهم تطور التكنولوجيا لأنها غيرت الطريقة التي نعيش بها ونعمل ونتفاعل مع بعضنا البعض. مع تقدم التكنولوجيا، تتمثل مسؤوليتنا أيضًا في تكييف وتغيير مناهجنا لتعلم التقنيات الجديدة وفهم اللغة التقنية وتبني أفكار جديدة. يقدم هذا الكتاب مقدمة مفصلة لمبادئ التعلم العميق والتعلم الآلي، مع التأكيد على أهمية تطوير نموذج شخصي للنظر في التطور التكنولوجي للمعرفة الحديثة كأساس لبقاء الإنسان والوحدة العالمية. في عالم متحارب، هذا مهم بشكل خاص. يقدم الكتاب نظرة عامة متعمقة على مفاهيم التعلم العميق والتعلم الآلي، مما يسمح للقراء ببناء تطبيقات مبتكرة ومفيدة بناءً على هذه التقنيات.

이 책은 딥 러닝 소개, 신경 네트워크의 기초, 인공 신경 네트워크, 백 전파 알고리즘, 컨볼 루션 신경 네트워크, 반복 신경 네트워크, 자동 인코더, 변환 학습, 미세 튜닝, 활성화 기능, 제거 방법, 최적화, 대표, 전송 학습, 주의 메커니즘, 추가 교육, 기본 및 딥 러닝 응용 프로그램. "딥 러닝-종합 가이드" 책은 딥 러닝 및 머신 러닝 아이디어에 대한 자세한 소개를 제공하여 기술 개발 과정을 이해하고 현대 지식의 기술 개발을 기초로 고려하는 개인 패러다임을 개발하는 것의 중요성을 강조합니다. 인간 생존과 세계적 통일. 전쟁 세계에서 이것은 특히 중요합니다. 이 책은 딥 러닝 및 머신 러닝 개념에 대한 심층적 인 개요를 제공하여 독자가 이러한 기술을 기반으로 혁신적이고 유용한 응용 프로그램을 구축 할 수 있 신경망에 대한 개요로 시작하여 다양한 유형의 컨볼 루션 신경망을 통해 진행됩니다. (CNN), 재발 성 신경망 (RNN), 장기 단기 메모리 (LSTM) 네트워크, 자동 인코더, 전송 학습, 미세 조정, 활성화 기능, 정규화 기술, 최적화 기술, 희소 한 표현, 주의 메커니즘, 강화 학습 및 각 주제는 신경망의 기본 사항에서. 이 책은 우리가 살고 일하고 상호 작용하는 방식을 변화 시켰기 때문에 기술의 진화를 연구하고 이해해야 할 필요성을 강조합니다. 기술이 발전함에 따라 우리의 책임은 새로운 기술 학습, 기술 언어 이해 및 새로운 아이디어 채택에 대한 접근 방식을 적응시키고 변화시키는 것 이 책은 딥 러닝 및 머신 러닝의 원리에 대한 자세한 소개를 제공하며, 현대 지식의 기술 개발을 인간 생존과 세계 통일의 기초로 고려하기위한 개인 패러다임 개발의 중요성을 강조합니다. 전쟁 세계에서 이것은 특히 중요합니다. 이 책은 딥 러닝 및 머신 러닝 개념에 대한 심층적 인 개요를 제공하여 독자가 이러한 기술을 기반으로 혁신적이고 유용한 응용 프로그램을 구축 할 수 있

本は、深層学習の入門、ニューラルネットワークの基礎、人工ニューラルネットワーク、バックプロパゲーションアルゴリズム、畳み込みニューラルネットワーク、繰り返しニューラルネットワーク、オートエンコーダ、伝送学習、ファインなどのすべての重要なトピックをカバーする15章で構成されていますチューニング、活性化関数、規則化手法、最適化手法、スパース表現、伝送学習、注意メカニズム、追加トレーニング、基礎と深層学習アプリケーション。本「ディープラーニング-包括的なガイド」は、ディープラーニングと機械学習のアイデアを詳細に紹介し、技術開発のプロセスを理解し、現代の知識の技術開発を人間の生存とグローバルな統一の基礎として検討するための個人的なパラダイムを開発することの重要性を強調しています。戦争の世界では、これは特に重要です。この本は、ディープラーニングと機械学習の概念の詳細な概要を提供しており、読者はこれらの技術に基づいて革新的で有用なアプリケーションを構築することができます。ニューラルネットワークの概要から始まり、さまざまな種類の畳み込みニューラルネットワークを介して進行します。 （CNNs）、再発ニューラルネットワーク（RNNs）、長期短期記憶（LSTM）ネットワーク、オートエンコーダ、伝送学習、微調整、活性化機能、正規化技術、最適化技術、希薄表現、注意メカニズム、強化学習、深層学習の各トピックは慎重にカバーされていますニューラルネットワークの基本から最先端のアプリケーションまで、構造化されています。この本は、テクノロジーの進化を研究し理解する必要性を強調しています。技術が進歩するにつれて、新しい技術を学び、技術言語を理解し、新しいアイデアを採用するためのアプローチを適応し変更することも責任です。本書では、深層学習と機械学習の原理を詳しく紹介し、現代の知識の技術開発を人間の生存と世界的統一の基礎と考えるための個人的パラダイムを開発することの重要性を強調している。戦争の世界では、これは特に重要です。この本は、ディープラーニングと機械学習の概念の詳細な概要を提供しており、読者はこれらの技術に基づいて革新的で有用なアプリケーションを構築することができます。