Math and Architectures of Deep Learning
Книга «Math and Architectures of Deep Learning» представляет собой фундаментальное руководство по математическим основам и архитектурным принципам глубокого обучения. Авторы подробно разбирают ключевые концепции линейной алгебры, теории вероятностей, байесовской статистики и математического анализа, необходимые для понимания современных нейронных сетей.
В книге рассматриваются основные архитектуры нейронных сетей, включая сверточные сети (CNN), автокодировщики и вариационные автокодировщики (VAE). Особое внимание уделяется процессам обучения моделей: прямому распространению, обратному распространению ошибки, функциям потерь, оптимизации и регуляризации.
Практическая часть включает примеры кода на PyTorch, что позволяет читателям закрепить теоретические знания на практике. Книга подходит как для начинающих, так и для опытных специалистов, желающих углубить понимание математических основ глубокого обучения.
