На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Ключевые идеи книги: Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. Ян Лекун» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Научно-популярная литература. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Ключевые идеи книги: Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. Ян Лекун
0 баллов
0 мнений
9 чтений
Автор
Дата выхода
17 мая 2021
🔍 Загляните за кулисы "Ключевые идеи книги: Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. Ян Лекун" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Ключевые идеи книги: Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. Ян Лекун" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Smart Reading) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Это саммари – сокращенная версия книги Яна Лекуна «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения». Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры.
Будут ли роботы управлять миром? Останутся ли люди без работы? И ждет ли нас восстание машин? Эти вопросы мы задаем себе и окружающим, когда слышим о новых достижениях в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Однако все не так страшно, потому что мозг компьютера не обладает гибкостью и универсальностью человеческого мозга. Компьютерные нейроны – всего лишь математические функции, рассчитанные программой. А самые сложные и мощные компьютеры – узкопрофильные машины. Они могут обыграть человека в шахматы, за секунду найти нужное изображение среди миллионов картинок, но они учатся медленнее людей и даже животных. И главное – у машин нет ни грамма здравого смысла. О том, что из себя представляют машины сейчас и чего ждать в будущем, вы узнаете из саммари книги «Как учится машина».
📚 Читайте "Ключевые идеи книги: Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. Ян Лекун" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Ключевые идеи книги: Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. Ян Лекун", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
На механизмах глубокого обучения и нейронных сетей работают современные компьютерные системы, включая автономные автомобили. Столкнувшись с ограничениями перцептрона, исследователи стали накладывать несколько слоев нейронов друг на друга, чтобы машины могли решать более сложные задачи. Принцип обучения остался прежним: параметры сети настраиваются таким образом, чтобы система допускала минимум ошибок. Сквозное обучение многослойных сетей – это так называемое глубокое обучение, или обучение преобразованию входных данных в осмысленные представления.
Тут будет реклама 1
В простейших многослойных сетях все нейроны одного слоя связаны со всеми нейронами следующего слоя. В многослойной сети первичные слои выступают в роли экстракторов признаков, которые создаются не вручную, а автоматически – в процессе обучения. Функциональность многослойных нейросетей лучше всего иллюстрируют примеры, связанные с распознаванием изображений.
Проанализируем примеры различного написания букв C и D с помощью двухслойной сети, чтобы показать, как единицы первичного слоя могут обнаруживать шаблоны, характерные для C и D.
Тут будет реклама 2
Перцептрон при решении подобной задачи ошибался, если варианты написания C и D слишком сильно различались по форме, положению или размеру. Однако если добавить еще один слой нейронов, проблема будет решена. Нейроны первичного слоя будут находить паттерны, характерные для C и D. Такие детекторы создаются автоматически, потому что в сети используется обратное распространение, которое автоматически обнаруживает отличительные особенности или шаблоны.Тут будет реклама 3
Например, непрерывная линия с двумя открытыми концами характерна только для C. Наличие линий, образующих близкий к прямому угол, указывает на D и т. д. Первый слой ведет себя как экстрактор признаков, а второй – как классификатор, но все уровни сети обучаются одновременно.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «ЛитРес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.
Тут будет реклама 4
litres.ru/pages/biblio_book/?art=65077852) на ЛитРес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
notes
Примечания
1
Флоп (англ. flop) – внесистемная единица измерения производительности компьютеров.
Мнения
О книге «Ключевые идеи книги: Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. Ян Лекун» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
Другие книги автора
Если «Ключевые идеи книги: Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. Ян Лекун» пришлась вам по душе, самое время открыть для себя другие работы Smart Reading! В этой подборке — только произведения того же автора, чтобы вы могли глубже погрузиться в его творческий мир и насладиться схожим стилем, темами и атмосферой. Возможно, следующая книга станет для вас ещё более ярким открытием.
