Очень понравилось наличие рабочих примеров, на которых видно, как происходит вся описанная выше теория. Подробно обьясняются основные элементы. Подойдет новичку.
Objętość 200 stron
2024 rok
Сверточные нейросети
O książce
Сверточные нейронные сети (CNN) представляют собой один из самых значительных прорывов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Они стали фундаментом множества современных приложений, от распознавания изображений и видео до автономных систем и обработки естественного языка. Эта книга предлагает руководство по изучению и применению CNN, охватывая как базовые, так и продвинутые концепции. Книга подробно рассматривает ключевые элементы CNN, такие как свертка, функции активации, пулинг и нормализация. Вы узнаете, как эти элементы работают вместе, создавая мощные архитектуры, способные извлекать иерархические представления из данных. Исторический обзор эволюции CNN, от первых моделей до современных архитектур, таких как AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet и EfficientNet, помогает понять, как и почему эти сети стали столь эффективными.
Давно искал книгу именно по сверточным сетям. Обычно пишут сразу обо всех, но поверхностно. А тут более углубленно, но при этом подойдет и для новичков.
Хорошее пособие для изучения. Есть практические примеры, благодаря которым становится понятно для чего и где они применимы.
Автору респект. Подробно расписал, на примерах показал. Если кому что не понятно (а в таких областях всегда остается непонятное), то читайте и ищите дополнительно. В книге реально много полезной инфы.
Zostaw recenzję
Recenzje
4