ản in lại này nhấn mạnh tầm quan trọng của Học sâu (DL), một công nghệ đã thu hút sự chú ý đáng kể trong khoa học, công nghiệp và học thuật. Nó lấy cảm hứng từ hoạt động của não bộ con người và khái niệm học tập. Không giống như các phương pháp học máy và học truyền thống, các kỹ thuật học sâu mô phỏng mạng lưới nơ-ron của não bộ con người ở quy mô nhỏ hơn, cho phép chúng xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc.

Không giống như các phương pháp học máy và học truyền thống, các kỹ thuật học sâu mô phỏng mạng lưới nơ-ron của não bộ con người ở quy mô nhỏ hơn, cho phép chúng xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc.

Cuốn sách này xem xét những thành tựu nghiên cứu mới nhất của các công nghệ này và cung cấp tài liệu tham khảo cho các nhà nghiên cứu, kỹ sư, sinh viên và những độc giả quan tâm khác.

Cuốn sách truy cập mở này cung cấp nhiều ví dụ thực hành minh họa cách điều chỉnh siêu tham số có thể được áp dụng trong thực tế và cung cấp những hiểu biết sâu sắc về cơ chế hoạt động của các phương pháp học máy (ML) và học sâu (DL).

Cuốn sách này được chia thành hai phần. Phần đầu tiên đề cập đến các kiến trúc học sâu và phần thứ hai mô tả trạng thái hiện đại của các ứng dụng dựa trên học sâu.

Cuốn sách trình bày những tiến bộ mới nhất trong trí tuệ nhân tạo hiện đại, tập trung vào các mô hình như mạng nơ-ron tích chập, mạng nơ-ron hồi tiếp và mô hình tự chú ý.

Cuốn sách truy cập mở này cung cấp nhiều ví dụ thực hành minh họa cách điều chỉnh siêu tham số có thể được áp dụng trong thực tế và cung cấp những hiểu biết sâu sắc về cơ chế hoạt động của các phương pháp học máy (ML) và học sâu (DL).

Cuốn sách này được chia thành hai phần. Phần đầu tiên đề cập đến các kiến trúc học sâu và phần thứ hai mô tả trạng thái hiện đại của các ứng dụng dựa trên học sâu.

Cuốn sách này cung cấp tổng quan toàn diện về học sâu, xem xét các nguyên tắc của nó và tầm quan trọng ngày càng tăng trong mọi khía cạnh của cuộc sống.

Khái niệm cơ bản về mạng nơ-ron: Nhiều mô hình học máy truyền thống có thể được hiểu là trường hợp đặc biệt của mạng nơ-ron. Hai chương đầu tiên nhấn mạnh vào việc tìm hiểu mối quan hệ giữa học máy truyền thống và mạng lưới thần kinh.