Глубокое обучение для поисковых систем

Глубокое обучение для поисковых систем

В книге рассказывается о том, как использовать глубокие нейронные сети для создания эффективных поисковых систем. Рассматривается несколько компонентов поисковой системы, дается представление о том, как они работают, и приводятся рекомендации по использованию нейронных сетей в разных контекстах поиска. Особое внимание уделено практическому объяснению методов поиска и глубокого машинного обучения на базе примеров, большинство которых включает фрагменты кода.

Название: Глубокое обучение для поисковых систем
Год издания: 2020
Автор: Беликов А.
Жанр: Программирование
Количество страниц: 318
Формат: PDF
Язык: Русский
Размер: 25 Mb

Скачать Глубокое обучение для поисковых систем

Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

Процедура регистрации бесплатна и займет у вас всего пару минут!
После регистрации вам станет доступна информация скрытя фразой:
"Внимание! У вас нет прав для просмотра скрытого текста."

Похожие новости:
Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, 3-изд Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, 3-изд
Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому вы постоянно будете возвращаться в ходе построения систем машинного обучения.

Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей
Вы сами можете посадить искусственный интеллект за парту или мольберт, для этого достаточно познакомиться с самыми актуальными примерами генеративных моделей глубокого обучения: вариационные автокодировщики, генеративно-состязательные сети, модели типа кодер-декодер и многое другое.

Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей (2019) PDF Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей (2019) PDF
Затронуты расширенные темы глубокого обучения: оптимизационные алгоритмы, настройка гиперпараметров, отсев и анализ ошибок, стратегии решения типичных задач во время тренировки глубоких нейронных сетей.

Бенджио Иошуа, Гудфеллоу Ян, Курвилль Аарон. Глубокое обучение Бенджио Иошуа, Гудфеллоу Ян, Курвилль Аарон. Глубокое обучение
Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала.

Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей (2018) PDF Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей (2018) PDF
Перед вами - первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся вычислительные мощности и появившиеся огромные наборы данных, привели к революционным прорывам в компьютерном зрении, распознавании речи,

0
Добавить комментарий
Ваше Имя: Ваш E-Mail:
Комментарий
  • bowtiesmilelaughingblushsmileyrelaxedsmirk
    heart_eyeskissing_heartkissing_closed_eyesflushedrelievedsatisfiedgrin
    winkstuck_out_tongue_winking_eyestuck_out_tongue_closed_eyesgrinningkissingstuck_out_tonguesleeping
    worriedfrowninganguishedopen_mouthgrimacingconfusedhushed
    expressionlessunamusedsweat_smilesweatdisappointed_relievedwearypensive
    disappointedconfoundedfearfulcold_sweatperseverecrysob
    joyastonishedscreamtired_faceangryragetriumph
    sleepyyummasksunglassesdizzy_faceimpsmiling_imp
    neutral_faceno_mouthinnocent
Введите символы, показанные на изображении: *
Видео Видео         Музыка Музыка
Игры Игры          Книги/Журналы Журналы
Программы Софт          Юмор Юмор
Мобила Мобила       Обои Обои
Календарь
«    Апрель 2024    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
1234567
891011121314
15161718192021
22232425262728
2930 

Апрель 2024 (206)
Март 2024 (290)
Февраль 2024 (249)
Январь 2024 (229)
Декабрь 2023 (273)
Ноябрь 2023 (256)
Друзья