Deep Learning. Principios Y Fundamentos

Sinopsis de Deep Learning. Principios Y Fundamentos:

En este libro se introducen los conceptos escenciales del estudio profundo (Deep learning, DL) a través de la utilización de redes neuronales artificiales (Artificial neural companies, ANN). El lector va a poder encontrar la revisión completa de las técnicas destacadas mucho más utilizadas en estos campos.

El enfoque del libro es precisamente descriptivo, con la meta de que el lector comprenda los conceptos y también tactics básicos tras cada algoritmo o técnica.

La primera región del libro forma la introducción al estudio profundo, en common, y a las redes neuronales, en specific.

En la segunda región se detalla el desempeño de las redes neuronales, partiendo de conceptos básicos (como la composición de la neurona, las primordiales funcionalidades de activación, etcétera. ) tambien hasta lograr conceptos avanzados (optimización del desempeño de las redes neuronales o tácticas para eludir el problema del sobreentrenamiento). La tercera región muestra los argumentos teóricos, composición y primordiales arquitecturas de las redes neuronales convolucionales (Convolutional neural companies, CNN) y su app en el procesamiento de imágenes.

Por último, el cuarto bloque de este artículo se enfoca los argumentos teóricos, composición y primordiales arquitecturas de las redes neuronales recurrentes (frequent neural companies, RNN) y su aplicac...

Ficha técnica de Deep Learning. Principios Y Fundamentos