Libro: Red Neuronal Para Principiantes: Cree Redes Profundas

Descripción

Neural Network for Beginners: Build Deep Neural Networks and Develop Strong Fundamentals using Python’s NumPy, and Matplotlib (English Edition)

Descripción:
Características clave

? Entender como aprendizaje por refuerzo, conducción automática y generación de imágenes.

? Comprender redes neuronales acompañadas de figuras y gráficos.

? Aprenda a determinar coeficientes y valores iniciales de pesos.

Descripción

El aprendizaje profundo lo ayuda a resolver problemas relacionados con datos, ya que tiene una amplia gama de algoritmos matemáticos y capacidad para detectar patrones.

Este libro comienza con una vista rápida del aprendizaje profundo en Python que incluiría definición, características y aprendería sobre perceptrones, redes neuronales y retropropagación. Este libro también le brindará una idea clara de cómo utilizar Numpy y Matplotlin en modelos de aprendizaje profundo.

Al final del libro, tendrá el conocimiento de las tecnologías relevantes en el aprendizaje profundo.



lo que aprenderás

? Para desarrollar el aprendizaje profundo, utilice Python con pocas entradas externas.

? Estudiar varias ideas de aprendizaje profundo y redes neuronales.

? Aprenda a determinar coeficientes de aprendizaje y valores de peso.

? Explorar, como la automatización, la generación de imágenes y el aprendizaje por refuerzo.

? Implementar tendencias como la normalización por lotes, el abandono y Adam.

¿Para quién es este libro?

Deep Learning from the Basics es para científicos de datos, analistas de datos y desarrolladores que desean crear soluciones eficientes mediante técnicas de aprendizaje profundo. Personas que deseen una mejor comprensión de la tecnología y una visión general. Debe tener conocimientos prácticos de Python. El conocimiento de NumPy y los pandas serán una ventaja, pero eso es completamente opcional.

Tabla de contenido

1.Introducción a Python

2.Perceptrón en profundidad

3.Redes neuronales

4.Entrenamiento de la red neuronal

5. Propagación hacia atrás

6.Técnicas de entrenamiento de redes neuronales

7.CNN

8.Aprendizaje profundo



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