Głównym celem tej książki jest omówienie wielu palących zagadnień związanych z aplikacjami deep learning oraz ujawnienie czytelnikowi szczegółów rozwiązań. Główna treść podzielona jest na 7 rozdziałów: Rozdział 1 przedstawia podstawy uczenia głębokiego, rozdział 2 wprowadza rozproszone uczenie głębokie dla dużych danych, rozdział 3 wprowadza sieci neuronowe splotowe, rozdział 4 sieci neuronowe rekurencyjne, rozdział 5 ograniczone maszyny Boltzmanna, rozdział 6 autoenkodery, a rozdział 7 jak grać w głębokie uczenie z Hadoop.
Turyści, jeśli chcecie zobaczyć ukrytą zawartość tego wpisu, proszę Odpowiedź
|