Сверточные нейронные сети (CNN) представляют собой один из самых значительных прорывов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Они стали фундаментом множества современных приложений, от распознавания изображений и видео до автономных систем и обработки естественного языка. Эта книга предлагает руководство по изучению и применению CNN, охватывая как базовые, так и продвинутые концепции. Книга подробно рассматривает ключевые элементы CNN, такие как свертка, функции активации, пулинг и нормализация. Вы узнаете, как эти элементы работают вместе, создавая мощные архитектуры, способные извлекать иерархические представления из данных. Исторический обзор эволюции CNN, от первых моделей до современных архитектур, таких как AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet и EfficientNet, помогает понять, как и почему эти сети стали столь эффективными.
Очень понравилось наличие рабочих примеров, на которых видно, как происходит вся описанная выше теория. Подробно обьясняются основные элементы. Подойдет новичку.
Давно искал книгу именно по сверточным сетям. Обычно пишут сразу обо всех, но поверхностно. А тут более углубленно, но при этом подойдет и для новичков.
Хорошее пособие для изучения. Есть практические примеры, благодаря которым становится понятно для чего и где они применимы.
Izoh qoldiring
Izohlar
3