Поиск книг по лучшей цене!

Актуальная информация о наличии книг в крупных интернет-магазинах и сравнение цен.


  • С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей
    Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей
    С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская
    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, обработке естественного языка и многих других типично "человеческих" задачах машинного обучения. Эти захватывающие идеи, вся история и основные компоненты революции глубокого обучения, а также самые современные достижения этой области, доступно и интересно изложены в книге. Максимум объяснений, минимум кода, серьезный материал о машинном обучении и увлекательное изложение - в этой уникальной работе замечательных российских ученых и интеллектуалов.
  • А. И. Галушкин. Нейрокомпьютеры. Учебное пособие
    Нейрокомпьютеры. Учебное пособие
    А. И. Галушкин
    Рассмотрены основные отечественные и зарубежные нейрокомпьютеры 50-70-х годов, а также нейрокомпьютеры 80-90-х годов, разработанные на базе универсальных микропроцессоров и в виде программных пакетов на суперЭВМ. Приведены разработки цифровых и аналоговых нейрочипов, а также вычислительных систем на их основе. Описаны перспективные технологии нейрокомпьютеров-оптических, нейрокомьютеров на пластине, манипулярных и квантовых.Для студентов по направлению подготовки бакалавров и магистров "Прикладные математика и физика", а также для научных работников, аспирантов и студентов, занимающихся разработкой и применением сверхвысокопроизводительной вычислительной техники.
  • Саймон Хайкин. Нейронные сети. Полный курс
    Нейронные сети. Полный курс
    Саймон Хайкин
    В книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию. В книге также анализируется роль нейронных сетей при решении задач распознавания образов, управления и обработки сигналов. Структура книги очень удобна для разработки курсов обучения нейронным сетям и интеллектуальным вычислениям. Книга будет полезна для инженеров, специалистов в области компьютерных наук, физиков и специалистов в других областях, а также для всех тех, кто интересуется искусственными нейронными сетями.
  • Д. А. Тархов. Нейросетевые модели и алгоритмы. Справочник
    Нейросетевые модели и алгоритмы. Справочник
    Д. А. Тархов
    Рассмотрены математические модели и алгоритмы функционирования и обучения нейронных сетей, а также используемые при их обучении алгоритмы построения линейной и нелинейной регрессии, метод главных компонент, методы нелинейной оптимизации и распределенные вычисления с нейронными сетями. Изложена методология и даны примеры применения нейросетевых технологий к задачам математического моделирования, включая стандартные и нестандартные задачи математической физики. Данная методология на порядок сокращает трудоемкость моделирования процессов и явлений в технических системах и позволяет инженеру-исследователю самостоятельно решать задачи, ранее доступные только научным коллективам, включающим квалифицированных специалистов по вычислительной математике. Для научных работников, аспирантов и студентов, занимающихся разработкой и применением нейросетевых технологий.
  • Роберт Каллан. Нейронные сети. Краткий справочник
    Нейронные сети. Краткий справочник
    Роберт Каллан
    Эта книга является первой в полном курсе по нейронным сетям. Ее целью является раскрытие основных понятий и изучение основных моделей нейронных сетей с глубиной, достаточной для того, чтобы опытный программист мог реализовать такую сеть на том языке программирования, который покажется ему предпочтительнее. В книге рассматриваются основные модели нейронных сетей, важные для понимания основ изучаемого предмета, и обсуждаются связи между нейронными сетями и традиционными понятиями из области искусственного интеллекта.
  • Саймон Хайкин. Нейронные сети. Полный курс
    Нейронные сети. Полный курс
    Саймон Хайкин
    В книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию. В книге также анализируется роль нейронных сетей при решении задач распознавания образов, управления и обработки сигналов. Структура книги очень удобна для разработки курсов обучения нейронным сетям и интеллектуальным вычислениям. Книга будет полезна для инженеров, специалистов в области компьютерных наук, физиков и специалистов в других областях, а также для всех тех, кто интересуется искусственными нейронными сетями.
  • Николай Червяков,Алексей Евдокимов,Александр Галушкин,Ирина Лавриненко,Антон Лавриненко. Применение искусственных нейронных сетей и системы остаточных классов в криптографии
    Применение искусственных нейронных сетей и системы остаточных классов в криптографии
    Николай Червяков,Алексей Евдокимов,Александр Галушкин,Ирина Лавриненко,Антон Лавриненко
    В монографии изложены идеи искусственных нейронных сетей и системы остаточных классов в их приложении к криптографии, причем рассмотрены различные типы искусственных нейронных сетей. Представлены результаты научных исследований за последнее десятилетие в области защиты информации с применением элементов искусственного интеллекта и модулярной арифметики. Изложенные результаты представляют значительный интерес для современных разработчиков нейросетевых криптосистем на базе системы остаточных классов. Приведена библиография работ по применению нейрокомпьютеров для решения задач теории графов. Для студентов, бакалавров, магистров, аспирантов, научных работников и специалистов в области информационной безопасности, занимающихся вопросами применения искусственных нейронных сетей и системы остаточных классов в криптографии.
  • Тарик Рашид. Создаем нейронную сеть
    Создаем нейронную сеть
    Тарик Рашид
    Эта книга представляет собой введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Она предназначена для тех, кто хочет узнать, что такое нейронные сети, где они применяются и как самому создать такую сеть, не имея опыта работы в данной области. Автор простым и понятным языком объясняет теоретические аспекты, знание которых необходимо для понимания принципов функционирования нейронных сетей и написания соответствующих программных инструкций. Изложение материала сопровождается подробным описанием процедуры поэтапного создания полностью функционального кода, который реализует нейронную сеть на языке Python и способен выполняться даже на таком миниатюрном компьютере, как Raspberry Pi Zero.Основные темы книги:нейронные сети и системы искусственного интеллекта;структура нейронных сетей;сглаживание сигналов, распространяющихся по нейронной сети, с помощью функции активации;тренировка и тестирование нейронных сетей;интерактивная среда программирования IPython;использование нейронных сетей в качестве классификаторов объектов;распознавание образов с помощью нейронных сетей.Книга обсуждается в отдельном сообщении в блоге Виктора Штонда.Тарик Рашид - специалист в области количественного анализа данных и разработки решений на базе продуктов с открытым исходным кодом.Имеет ученую степень по физике и степень магистра по специальности "Machine Learning and Data Mining". Проживая в Лондоне, он возглавляет местную группу разработчиков Python (насчитывающую около 3000 участников), организует многочисленные семинары и часто выступает с докладами на международных конференциях.
  • А. Ю. Дорогов. Теория и проектирование быстрых перестраиваемых преобразований и слабосвязанных нейронных сетей
    Теория и проектирование быстрых перестраиваемых преобразований и слабосвязанных нейронных сетей
    А. Ю. Дорогов
    В монографии дается современное изложение теории проектирования алгоритмов быстрых преобразований и модульных нейронных сетей. С системных позиций рассматриваются быстрые преобразования и многослойные нейронные сети с прореженным набором связей и модульной организацией. Предложены алгоритмы структурного проектирования и обучения перестраиваемых быстрых преобразований и нейронных сетей. Исследованы потенциально достижимые свойства быстрых преобразований по пластичности, разделяющей мощности и обобщающей способности. Все рассмотренные алгоритмы сопровождаются примерами и программными реализациями на языке MatLab. Изложение ориентировано на практическое использование в задачах сжатия сигналов высокой размерности, классификации и распознавания образов, спектрального анализа и фрактальной фильтрации. Кроме специалистов соответствующего профиля книга может быть полезна для аспирантов и студентов магистерского уровня подготовки.

© 2017 books.iqbuy.ru