Нейросети: создание и оптимизация будущего

Оглавление

Группа авторов. Нейросети: создание и оптимизация будущего

Слово от автора

Глава 1. Введение в нейронные сети и глубокое обучение

Глава 2. Основы нейронных сетей и градиентного спуска

Глава 3. Полносвязные нейронные сети

Глава 4. Сверточные нейронные сети (CNN)

Глава 5. Рекуррентные нейронные сети (RNN) и их расширения

Глава 6. Автокодировщики и их вариации

Глава 7. Генеративно-состязательные сети (GAN)

Глава 8. Архитектуры трансформеров

Глава 9. Применение трансформеров за пределами NLP

Глава 10. Графовые нейронные сети (GNN)

Глава 11. Многозадачное и переносное обучение

Отрывок из книги

Создание этой книги было вдохновлено стремительным прогрессом в области искусственного интеллекта и глубокого обучения, который изменил не только индустрию, но и наш взгляд на то, какие задачи могут решать машины. В последние годы архитектуры нейронных сетей стали неотъемлемой частью различных сфер – от обработки языка до создания изображений и даже управления сложными системами.

Моя цель – предоставить читателю понятное и глубокое руководство по современным архитектурам нейронных сетей, помочь раскрыть внутреннюю логику их работы и освоить методы оптимизации, которые позволят моделям достигать максимальной производительности. Эта книга предназначена как для начинающих исследователей, только вступающих на этот путь, так и для опытных специалистов, которые стремятся расширить свои знания и оптимизировать собственные разработки.

.....

loss.backward() # Обратное распространение ошибок

optimizer.step() # Обновляем веса

.....