![[Recension] Deep Learning: Foundations and Concepts (Christopher M. Bishop) Sammanfattad.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2606620/c1a-085k3-xxm16voka3no-g47b2k.jpg)
Show Notes
Deep Learning: Foundations and Concepts (Christopher M. Bishop)
- Amazon Sweden Store: https://www.amazon.se/dp/3031454677?tag=9natreeswe-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Deep-Learning%3A-Foundations-and-Concepts-Christopher-M-Bishop.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/generative-ai-for-beginners-understanding-artificial/id1784910267?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Deep+Learning+Foundations+and+Concepts+Christopher+M+Bishop+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Läs mer: https://swedish.9natree.com/read/3031454677/
#Bakåtpropagering #Sannolikhetsmodellering #Transformers #Normaliserandeflöden #Diffusionsmodeller #DeepLearning
Deep Learning: Foundations and Concepts är en lärobok av Christopher M. Bishop och Hugh Bishop, utgiven av Springer, som förklarar de idéer och metoder som ligger bakom modern djupinlärning. Boken är inte främst en handbok för ett visst programmeringsbibliotek, och inte heller en översikt över varje ny forskningsartikel. Syftet är i stället att ge läsaren en hållbar begreppsgrund, från sannolikhetslära och grundläggande neurala nät till nutida arkitekturer och generativa modeller. Framställningen rör sig stegvis från övervakad inlärning, där modellen tränas mot kända svar, till oövervakad och generativ inlärning, där modellen försöker beskriva data och deras underliggande struktur. Matematiska uttryck används när de klargör mekanismen, men stöds av text, illustrationer och pseudokod. Därmed visar boken både vad en metod gör och varför dess träningsmål, sannolikhetsantaganden och beräkningsprocedurer ser ut som de gör. Den riktar sig till studenter, praktiker och forskare som vill förstå djupinlärning som ett sammanhängande ämne, snarare än som en samling modeller att använda på måfå.
- Amazon Sweden Store: https://www.amazon.se/dp/3031454677?tag=9natreeswe-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Deep-Learning%3A-Foundations-and-Concepts-Christopher-M-Bishop.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/generative-ai-for-beginners-understanding-artificial/id1784910267?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Deep+Learning+Foundations+and+Concepts+Christopher+M+Bishop+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Läs mer: https://swedish.9natree.com/read/3031454677/
#Bakåtpropagering #Sannolikhetsmodellering #Transformers #Normaliserandeflöden #Diffusionsmodeller #DeepLearning
Deep Learning: Foundations and Concepts är en lärobok av Christopher M. Bishop och Hugh Bishop, utgiven av Springer, som förklarar de idéer och metoder som ligger bakom modern djupinlärning. Boken är inte främst en handbok för ett visst programmeringsbibliotek, och inte heller en översikt över varje ny forskningsartikel. Syftet är i stället att ge läsaren en hållbar begreppsgrund, från sannolikhetslära och grundläggande neurala nät till nutida arkitekturer och generativa modeller. Framställningen rör sig stegvis från övervakad inlärning, där modellen tränas mot kända svar, till oövervakad och generativ inlärning, där modellen försöker beskriva data och deras underliggande struktur. Matematiska uttryck används när de klargör mekanismen, men stöds av text, illustrationer och pseudokod. Därmed visar boken både vad en metod gör och varför dess träningsmål, sannolikhetsantaganden och beräkningsprocedurer ser ut som de gör. Den riktar sig till studenter, praktiker och forskare som vill förstå djupinlärning som ett sammanhängande ämne, snarare än som en samling modeller att använda på måfå.
