Математические и программные методы построения моделей глубокого обучения

Показана разработка и аналитика прикладных моделей глубокого обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня. Изучение математических архитектур моделей глубокого обучения позволит не только разрабатывать, но и внедрять разработанные решения без помощи сторонних программных библиотек, что увеличивает быстродействие всего программного решения в целом. Для студентов и сотрудников высших технических учебных заведений, а также специалистов прикладной сферы анализа данных.
- Авторы:Пётр Андреевич Пылов, Андрей Владимирович Протодьяконов, Роман Вячеславович Майтак, Анна Владимировна Дягилева
- Жанр:Разное
- Страницы: 175
- Формат: mp3, fb2, epub, pdf, txt
Советуем прочитать похожую литературу

Алгоритмы Data Science
Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта. Проанализирована область...

Разработка интеллектуальных систем для обработки сигналов с...
Показана разработка собственных элементов датчиков давления, которые функционируют в неразрывной...

Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения
Представлены необходимые инструменты для программной и математической разработки моделей...

Асимптотический анализ поведения прикладных моделей машинного обучения
Представлена разработка и аналитика прикладных моделей машинного обучения, применяемых в...

Изучение искусственного интеллекта на основе принципа...
Показан процесс изучения основ машинного и глубокого обучения в теоретической и прикладной...

Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях...
Рассматривается регрессионный подход к решению предметно-прикладных задач на примере одной...
Отзывы (0)
Вам понравилось читать онлайн книгу «Математические и программные методы построения моделей глубокого обучения»? Уделите пару минут, что бы оставить полезный отзыв другому читателю.