ディープ ラーニングとは

ディープ ラーニングは、人工ニューラル ネットワークと表現学習に基づいた機械学習アプローチの大きなグループに属します。 この一連のメソッドはディープラーニングとして知られています。 学習方法には、教師あり、半教師あり、教師なしの 3 つがあります。

メリット

(I) に関する洞察と検証 次のトピック:

第 1 章: ディープ ラーニング

第 2 章: 機械学習

第 3 章: ニューラル コーディング

第 4 章: スケール空間

第 5 章: 圧縮センシング

第 6 章: リザーバーコンピューティング

第 7 章: エコー状態ネットワーク

第 8 章: 確率的 オウム

第 9 章: 微分可能プログラミング

第 10 章: 液体ステート マシン

(II) ディープ ラーニングに関する一般のよくある質問に答えます。

(III) 多くの分野でのディープ ラーニングの使用例。

(IV) ディープ ラーニングを 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録

本書の対象者

専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、基礎知識を超えたい人 またはあらゆる種類の深層学習に関する情報。