Главная цель этой книги — затронуть многие актуальные вопросы в приложениях глубокого обучения и раскрыть детали решений для читателя. Основное содержание разделено на 7 глав: глава 1 знакомит с основами глубокого обучения, глава 2 — с распределённым глубоким обучением для крупномасштабных данных, глава 3 — с сверточными нейронными сетями, глава 4 — с повторяющимися нейронными сетями, глава 5 — с ограниченными машинами Больцмана, глава 6 — с автоэнкодерами, а глава 7 — с тем, как играть в глубокое обучение с Hadoop.
Туристы, если вы хотите увидеть скрытое содержание этого поста, пожалуйста Ответ
|