Neural Networks and Deep Learning

Charu C. Aggarwal
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Este libro cubre los modelos clásicos y modernos en el aprendizaje profundo. Los capítulos de este libro abarcan tres categorías: Los fundamentos de las redes neuronales: muchos modelos tradicionales de aprendizaje automático pueden entenderse como casos especiales de redes neuronales. En los primeros dos capítulos se hace hincapié en comprender la relación entre el aprendizaje automático tradicional y las redes neuronales. Las máquinas de vectores de soporte, la regresión lineal / logística, la descomposición de valores singulares, la factorización matricial y los sistemas de recomendación son casos especiales de redes neuronales. Estos métodos se estudian junto con métodos recientes de ingeniería de características como word2vec. Fundamentos de las redes neuronales: en los capítulos 3 y 4 se proporciona una discusión detallada de la capacitación y la regularización. Los capítulos 5 y 6 presentan redes de función de base radial (RBF) y máquinas de Boltzmann restringidas. Temas avanzados en redes neuronales: los capítulos 7 y 8 discuten las redes neuronales recurrentes y las redes neuronales convolucionales. En los capítulos 9 y 10 se presentan varios temas avanzados como el aprendizaje de refuerzo profundo, las máquinas neuronales de Turing, los mapas autoorganizados de Kohonen y las redes de confrontación generativas. El libro está escrito para estudiantes graduados, investigadores y profesionales. Numerosos ejercicios están disponibles junto con un manual de soluciones para ayudar en la enseñanza en el aula. Siempre que sea posible, se resalta una vista centrada en la aplicación para proporcionar una comprensión de los usos prácticos de cada clase de técnicas.

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