Nielsen. Deep Learning A Practical Introduction by Michael A. Nielsen The book "Deep Learning A Practical Introduction" by Michael A. Nielsen provides a comprehensive overview of deep learning techniques and their applications in various fields such as computer vision, natural language processing, speech recognition, and bioinformatics. It covers the fundamental concepts of deep learning, including neural networks, backpropagation, and gradient descent, as well as more advanced topics such as convolutional neural networks, recurrent neural networks, and transfer learning. The book also discusses the challenges and limitations of deep learning and provides practical advice on how to overcome them. The book begins with an introduction to the basics of deep learning, explaining the concept of neural networks and how they are used to model complex relationships between inputs and outputs. It then delves into the details of the different types of deep learning algorithms, including convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs), and their applications in computer vision, natural language processing, and other areas. The book also covers the importance of data preprocessing, regularization techniques, and optimization methods for training deep learning models.

Нильсен. Deep arning A Practical Introduction by Michael A. Nielsen Книга «Deep arning A Practical Introduction» Майкла А. Нильсена содержит всесторонний обзор методов глубокого обучения и их применения в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, распознавание речи и биоинформатика. Он охватывает фундаментальные концепции глубокого обучения, включая нейронные сети, обратное распространение и градиентный спуск, а также более продвинутые темы, такие как сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и обучение с переносом. В книге также обсуждаются проблемы и ограничения глубокого обучения и даются практические советы о том, как их преодолеть. Книга начинается с введения в основы глубокого обучения, объясняющего концепцию нейронных сетей и то, как они используются для моделирования сложных отношений между входными и выходными данными. Затем он углубляется в детали различных типов алгоритмов глубокого обучения, включая сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), и их применения в компьютерном зрении, обработке естественного языка и других областях. Книга также освещает важность предварительной обработки данных, методов регуляризации и методов оптимизации для обучения моделей глубокого обучения.

''