Acest site necesită browser-ul să fie activat JavaScript.
Vă rugăm să activați JavaScript și să reîncărcați această pagină.
Site-ul necesită browser-ul pentru a activa cookie-urile pentru a se autentifica.
Vă rugăm să activați cookie-urile și reîncărcați această pagină.
Michael TaylorThe Math of Neural Networks, Paperback
la comenzi de peste 199 lei
Conform Termeni și condiții
Parteneriat cu producători autorizați
There are many reasons why neural networks fascinate us and have captivated headlines in recent years. They make web searches better, organize photos, and are even used in speech translation. Heck, they can even generate encryption. At the same time, they are also mysterious and mind-bending: how exactly do they accomplish these things ? What goes on inside a neural network?On a high level, a network learns just like we do, through trial and error. This is true regardless if the network is supervised, unsupervised, or semi-supervised. Once we dig a bit deeper though, we discover that a handful of mathematical functions play a major role in the trial and error process. It also becomes clear that a grasp of the underlying mathematics helps clarify how a network learns. In the following chapters we will unpack the mathematics that drive a neural network. To do this, we will use a feedforward network as our model and follow input as it moves through the network.
Am aprecia părerea ta! Evaluați acest produs
Nu există comentarii de la alți utilizatori.