Читать онлайн «Введение в глубокое обучение»

ВВЕДЕНИЕ в ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ - ЕВГЕНИИ ЧЕРНЯК  ВВЕДЕНИЕ в ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ INTRODUCTION ТО DEEP LEARNING EUGENE CHARNIAK The MIT Press Cambridge, Massachusetts London, England  ВВЕДЕНИЕ в ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ ЕВГЕНИЙ ЧЕРНЯК Москва · Санкт-Петербург 2020 ББК 32. 973. 26-018. 2. 75 Ч-49 УДК 681. 3. 07 ООО "Диалектика" Зав. редакцией С. Н. Тригуб Перевод с английского и редакция В. А. Ч-49 Введение в глубокое обучение. : Пер. с англ. - СПб. : ООО "Диалектика", 2020. - 192 с. : ил. - Парал. тит. англ. ISBN 978-5-907203-10-5 (рус. ) ББК 32. 973. 26-018. 2. 75 Все названия программных продуктов являются зарегистрированными торговыми марками соответ­ ствующих фирм. Никакая часть настоящего издания ни в каких целях не может быть воспроизведена в какой бы то ни бьшо форме и какими бы то ни было средствами, будь то электронные или механические, включая фотокопи­ рование и запись на магнитный носитель, если на это нет письменного разрешения издательства М/Т Press. Copyright © 2020 Ьу Dialektika Computer PuЫishing. Authorized translation from the English Janguage edition lntroduction to Deep Learning (ISBN 978-0-262- 03951-2) puЫished Ьу М/Т Press, Copyright © 2018 Ьу Massachusetts Institute ofTechnology. All rights reserved. No part of this book may Ье reproduced in any form or Ьу any electronic or mechanical means (including photocopying, recording, or information storage and retrieval) without permission in writing from the puЬJisher. Научно-популярное издание Евгений Черняк Введение в глубокое обучение ООО "Диалектика", 195027, Санкт-Петербург, Магнитогорская ул. , д. 30, лит. А, пом. 848 ISBN 978-5-907203-10-5 (рус. ) ©ООО "Диалектика", 2020, перевод, оформление, макетирование ISBN 978-0-262-03951-2 (англ. ) © 2018 Тhе Massachusetts lnstitute of Technology Оглавление Введение 9 Глава 1. Нейронные сети с прямой связью 11 Глава 2. Язык Tensorflow 39 Глава 3. Сверточные нейронные сети 61 Глава 4. Векторное представление слов и рекуррентные NN 79 Глава 5. Обучение от последовательности к последовательности 103 Глава 6.