Нейросетевое моделирование - ТОП 50 лучших книг
Книга, посвященная моделированию нервных систем, дает возможные ответы на следующие вопросы: как должна быть устроена нервная система с логически-рациональной точки зрения? Можно ли воспроизвести путь «конструкторской мысли», который прошла Природа, конструируя нервные системы? Что такое нейрон и как он работает?
Рассмотрены способы построения адаптивных систем управления на основе эмпирических знаний, или систем динамической оптимизации. Представлены прототипы некоторых прикладных систем, построенных с использованием предложенного метода.
Для научных работников, аспирантов и студентов, интересующихся кибернетикой; для специалистов по системам управления, биологов и математиков.
Смогли бы вы отказаться от предложения жить в собственном идеальном мире? Там можно любить и быть любимым, купаться в деньгах, есть и не толстеть, стать обладателем всего, чего пожелаешь!
Учёный по имени Изир предлагает всё это, рассказывая отчаявшимся людям о своём открытии - перемещении в другую реальность. Но за всё на свете приходится расплачиваться, в том числе и за персональный рай. И порой плата непомерно велика.
Нейросети научились не только писать тексты и рисовать картинки... Настал день, когда нейросети начали создавать людей. А ещё и роботизация, автоматизация... И теперь людишкам придётся подвинуться.
Описан новый метод настройки параметров искусственной нейронной сети РБФ. В основе метода лежит определение качества текущего покрытия обучающей выборки базисными функциями и их динамический пересчет. Модель, которая отличается высокой производительностью и допускает автоматизацию подбора параметров радиальных функций, может применяться для построения новых и оптимизации существующих сетей.
В книге рассмотрены теоретические основы моделирования искусственных нейронных сетей различной архитектуры. Приведены алгоритмы обучения однослойных и многослойных сетей прямого распространения, самоорганизующихся и рекуррентных сетей. Рассмотрено моделирование многоагентных систем на основе эволюционирующих нейронных сетей. Приводятся оригинальные методики визуализации внутреннего состояния обученной нейронной сети и решения задач классификации, категоризации, прогнозирования, восстановления зашумленной информации. Даны методологические основы проектирования нейросетевых модулей решения задач в виде компьютерных приложений. Приведены описания структур, интерфейсов и компьютерные коды основных блоков нейросетевых приложений. Описаны методы комбинирования градиентных и стохастических алгоритмов обучения для повышения эффективности решения практических задач. Приводятся оригинальные методики решения задач распознавания образов, прогнозирования курсов валют, задач медицинской диагностики. Рассмотрены методы …
Изложены основы современных методов математического моделирования технических объектов, широко используемых в инженерной практике и научных исследованиях. Рассмотрены общие понятия и определения математического моделирования, приведены классификации моделей и даны рекомендации по их использованию при решении различных задач. Особое внимание уделено построению математических моделей с использованием матриц, теорией множеств и графов, алгебры логики и исчисления предикатов. Рассмотрены элементы и направления применения таких современных средств моделирования и оптимизации, как теория нечетких множеств, нейрокомпьютерное моделирование и генетические алгоритмы. Приведены сведения о современных подходах и оптимизации при математическом моделировании технических систем.
Учебное пособие предназначено для студентов инженерных специальностей всех форм обучения, магистров направления 552900 -«Технология, оборудование и автоматизация машиностроительных производств» и аспирантов, выполняющих исследования в области те…
В основе построения скоринговых систем могут быть использованы различные математико-статистические модели. Эти модели могут быть получены методами линейной регрессии, логистической регрессии, дискриминантного анализа, деревьев решений, нейронных сетей и других методов. В статье рассматривается пример построения модели поведенческого скоринга в банковской сфере на основе нейронной сети в программе IBM SPSS Statistics.
Приводятся методика моделирования, последовательность настройки параметров сети в диалоговых окнах процедур программы SPSS, программный код синтаксиса команд SPSS для реализации рассмотренного алгоритма, а также результаты моделирования. Эти результаты могут быть использованы в учебном процессе для проведения лабораторных работ и практикумов при обучении методам нейросетевого моделирования в программе SPSS, а также для самостоятельных исследований.
Самоорганизующиеся карты вместе с их разновидностями представляют собой одну из наиболее популярных нейросетевых архитектур, ориентированных на обучение без учителя. Они широко используются в таких областях, как статистика, обработка сигналов, теория управления, финансовый анализ, экспериментальная физика, химия, медицина, для решения сложных, многомерных, нелинейных задач, связанных с извлечением признаков, обработкой и классификацией изображений, адаптивным управлением и т. п. В книге дается детальное изложение математического аппарата и применений для самоорганизующихся карт.
Для специалистов в области теории и применений нейросетевого моделирования, а также студентов и аспирантов соответствующих специальностей.
Книга является отличным ресурсом для тех, кто хочет познакомиться с основами нейросетей и их применением в жизни. В книге подробно объясняется, что такое нейрон и как он работает в нейросети, что такое веса и смещения, как нейрон принимает решения и как строится нейросеть. Кроме того, книга охватывает такие темы, как обучение нейросетей, основные типы нейросетей (полносвязные, сверточные и рекуррентные), и их применение в задачах классификации, регрессии и кластеризации.
Книга также рассматривает продвинутые темы в нейросетях, такие как глубокое обучение, автоэнкодеры и генеративные модели. Автор подробно объясняют, как использовать эти методы в нейросетях и как они могут помочь в решении сложных задач.
Независимо от того, являетесь ли вы новичком в области нейросетей или же уже имеете опыт работы с ними, эта книга станет полезным ресурсом для расширения знаний и навыков. Она предоставляет понятную и доступную информацию о технологии, которая становится все более важной в нашей жизни.
Нейросеть Midjourney взорвала интернет, породила множество споров и очаровала пользователей возможностью создавать качественное изображение всего за несколько шагов. Но часто готовая картинка выглядит совсем не так, как мы представляли. Дело в том, что и с искусственным интеллектом нужно найти общий язык.
Екатерина Гузнякова – ведущий художественный редактор издательства «Эксмо» – создала подробный гайд по Midjourney. С ним вы:
– получите более 200 готовых промтов,
– поймете принципы составления простых и развернутых запросов,
– узнаете, как задавать стилистику любимого фильма, художника или фотографа,
– научитесь использовать готовые изображения в качестве референса.
Руководство подойдет как знакомым с интерфейсом пользователям, так и новичкам. Сэкономьте время на изучении нейросети и формулируйте так, чтобы она понимала вас с одного промта.
В формате PDF A4 сохранен издательский дизайн.
Книга предлагает практическое погружение в мир нейросетей, начиная с основных концепций и методов обучения и до сложных алгоритмов и техник. Читателю предоставляются понятные объяснения и примеры, а также многочисленные практические задания и проекты для непосредственного применения знаний. Вы научитесь обрабатывать и анализировать данные, решать задачи классификации, регрессии и генерации, а также создавать собственные модели нейросетей. "Нейросети практика" - это источник вдохновения и практического опыта, необходимый для приведения идей к жизни с помощью нейросетей.
Маркетинг молниеносно меняется с появлением новых технологий, изменением социальной и экономической среды. Выросло новое поколение потребителей, появились инновационные технологии, сформировались иные ценности.
Чтобы успеть их охватить, наука маркетинг обрастает новыми методами, но от старых не избавляется. В итоге появляются альтернативные стандарты, а также повторяющие друг друга термины и показатели.
Узнайте о том, как меняется воздействие рекламы на людей, а также как нейросети и искусственный интеллект способны формировать новые формы маркетинга.
Монография посвящена бурно растущей области компьютерного зрения – разработке алгоритмов и систем, основанных на бионических принципах. Рассматриваются особенности пространственно-неоднородного (фовеального) зрения живых организмов и искусственных систем.
Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ в рамках Постановления Правительства РФ от 09.04.2010 № 218, проект «Создание программного комплекса для управления человеческим капиталом на основе нейротехнологий для предприятий высокотехнологичного сектора Российской Федерации» (шифр 2019-218-11-8185, внутренний номер ХД/19-22-НЙ).
Вот краткая аннотация к представленной книге:
Эта книга посвящена изучению принципов работы современных чат-ботов на основе нейросетевых моделей искусственного интеллекта. Рассматривается пример одного из наиболее известных чат-ботов - ChatGPT, созданного компанией OpenAI. Анализируется архитектура и механизмы функционирования подобных моделей, этапы их разработки и обучения на больших данных. Освещаются ключевые возможности и ограничения технологии ChatGPT. Отдельное внимание уделяется работе механизма инициализации чат-ботов посредством промптов. Делается вывод о том, что подобные чат-боты представляют собой значительный прогресс в области моделирования естественного языка и машинного интеллекта. Книга будет полезна всем, кто интересуется современными технологиями искусственного интеллекта.
Инженера Максима Андреевича отправили в глухомань провести технический аудит на секретном объекте. Добравшись до места командировки, он понимает, что ни местные жители, ни штатные работники ему не рады и много чего от него скрывают. Они не знают, что и у Максима Андреевича есть своя тайна, которая роднит его с местными жителями и могла бы объяснить, почему именно его прислали на эту работу. Однако все тайны откроются только тогда, когда по вине одного из местных жителей, который якобы был рожден кошкой, на поселок попытаются напасть сектанты-уголовники. И Максиму Андреевичу, и странному доктору, и капитану Исмогилову, и даже мертвым придется забыть о разногласиях и объединиться, чтобы отразить нападение, но закончится ли все на этом или стычка с уголовниками повлечет за собой другие трагические события? Книга «Заповедник мертвецов» в 2020 году стала финалистом в номинации «Дебют года» литературной премии «Русский детектив». Этот вариант публикации дополнен и частично исправлен.
В книге систематизируются современные данные о психофизиологических особенностях решения арифметических задач и вовлекаемых специализированных нейросетей. Представлены собственные данные о динамике поведенческих и электро-физиологических показателей при решении двух типов арифметических задач. В заключительном разделе сформулированы схемы и положения, иллюстрирующие вклад рабочей памяти и произвольного внимания в выполнение арифметических действий, а также вовлечение систем активного бодрствования и ментальной арифметики, по результатам анализа показателей общей и локальной активации.
Предназначена для студентов, аспирантов, преподавателей психологических и биологических факультетов, а также специалистов в области физиологии человека и животных, психофизиологии и когнитивной психологии.
Задачи предотвращения и устранения опасных ситуаций являются актуальными при эксплуатации сложных технологических объектов. Сложные технологические объекты возникают, в частности, в системах жизнеобеспечения города (системы тепло-, водо-, энерго-, газоснабжения), на крупных производственных, добывающих или перерабатывающих предприятиях. Развитие опасных ситуаций на таких объектах может привести к нежелательным или даже катастрофическим последствиям. Процесс принятия решения для устранения (предупреждения) возникающей опасной ситуации направлен на поиск такой программы действий, которая должна перевести текущую нештатную ситуацию в целевую, штатную ситуацию. В статье исследуется возможность реализации метода вывода решения на основе прецедентов с помощью нейросети в целях предупреждения и устранения опасных ситуаций на сложном технологическом объекте городской инфраструктуры. Авторы рассматривают ситуацию как совокупность состояний элементов сложного объекта и связей между ними. Для решения задачи в работе…
Первая часть дилогии "Заповедник мертвецов". Вторая часть "Заповедник мертвецов. Продолжение" также уже доступна на Литрес. Инженера Максима Андреевича отправили в глухомань провести технический аудит на секретном объекте. Добравшись до места командировки, он понимает, что ни местные жители, ни штатные работники ему не рады и много чего от него скрывают. Они не знают, что и у Максима Андреевича есть своя тайна, которая роднит его с местными жителями и могла бы объяснить, почему именно его прислали на эту работу. Однако все тайны откроются только тогда, когда по вине одного из местных жителей, который якобы был рожден кошкой, на поселок попытаются напасть сектанты-уголовники. И Максиму Андреевичу, и странному доктору, и капитану Исмогилову, и даже мертвым придется забыть о разногласиях и объединиться, чтобы отразить нападение, но закончится ли все на этом или стычка с уголовниками повлечет за собой другие трагические события?
Генеративное моделирование – одна из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта. Машины можно научить рисовать, писать и сочинять музыку. Вы сами можете посадить искусственный интеллект за парту или мольберт, для этого достаточно познакомиться с самыми актуальными примерами генеративных моделей глубокого обучения: вариационными автокодировщиками, генеративно-состязательными сетями, моделями типа кодер-декодер и многим другим.
Дэвид Фостер делает понятными и доступными архитектуру и методы генеративного моделирования, его советы и подсказки сделают ваши модели более творческими и эффективными в обучении. Вы начнете с основ глубокого обучения на базе Keras, а затем перейдете к самым передовым алгоритмам.
После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.
В данной книге учитываются последние исследования и технологические достижения в области генеративных нейронных сетей. Автор предоставляет читателю практическое и глубокое понимание процесса создания нейросети для генерации изображений, а также вдохновляет на новые творческие подходы и исследования.
В книге описываются простейшие эксперименты по созданию и тестированию нейросети для опознавания животных (котов) в реальном времени. Для выполнения опытов не требуется редкое или дорогостоящее оборудование.
Книга ориентирована на школьников младших классов, но будет интересна и более широкой детской и подростковой аудитории, интересующейся современными информационными технологиями, в частности — искусственным интеллектом.
Основой книги стал проект «Система на базе искусственного интеллекта для обнаружения бездомных животных и помощи им», ставший победителем в двух номинациях Фестиваля Научно-Технического Творчества Молодежи 2021.
Авторами разработано программно-информационное обеспечение информационной системы (ИС) анализа и прогнозирования доходности паевых инвестиционных фондов (ПИФ) с использованием искусственной нейронной сети (ИНС) обратного распространения. Описаны алгоритм «скользящего окна» для получения графических образов временных рядов при обучении ИНС, а также результаты применения ИС для прогнозирования доходности ПИФов.
В данной книге учитываются последние исследования и технологические достижения в области генеративных нейронных сетей. Автор предоставляет читателю практическое и глубокое понимание процесса создания нейросети для генерации изображений, а также вдохновляет на новые творческие подходы и исследования.
Книга является отличным ресурсом для тех, кто хочет познакомиться с основами нейросетей и их применением в жизни. В книге подробно объясняется, что такое нейрон и как он работает в нейросети, что такое веса и смещения, как нейрон принимает решения и как строится нейросеть. Кроме того, книга охватывает такие темы, как обучение нейросетей, основные типы нейросетей (полносвязные, сверточные и рекуррентные), и их применение в задачах классификации, регрессии и кластеризации.
Книга также рассматривает продвинутые темы в нейросетях, такие как глубокое обучение, автоэнкодеры и генеративные модели. Автор подробно объясняют, как использовать эти методы в нейросетях и как они могут помочь в решении сложных задач.
Независимо от того, являетесь ли вы новичком в области нейросетей или же уже имеете опыт работы с ними, эта книга станет полезным ресурсом для расширения знаний и навыков. Она предоставляет понятную и доступную информацию о технологии, которая становится все более важной в нашей жизни.
Монография посвящена сложной и практически неисследованной проблеме нейросетевого моделирования развития процессов банкротств корпораций в динамике. Сложность этих моделей вытекает из специфической неполноты данных, обусловленных юридическими причинами, и сильной зашумленности данных. Предложен метод оптимизации структуры нейросети в комбинации с её байесовской регуляризацией, а также алгоритм компрессии переменных на основе обобщенной функции желательности Харрингтона. Разработан на основе общесистемных законов концептуальный базис нейросетевого моделирования и реализующий его нейросетевой логистический динамический метод, который восстанавливает неполные данные в ходе решения задачи аппроксимации зависимости «вход-выход». Впервые рассмотрены гибридные нейросетевые модели неправомерных банкротств юридических лиц. Выдвинутые теоретические идеи подробно иллюстрируются прикладными задачами и обосновываются вычислительными экспериментами на реальных данных. Материал монографии на 90% оригинален, обобщает и р…
Цель этой книги - максимально быстро научиться применять нейросети (НС) для решения задач.
Вы научитесь: создавать и обучать НС; обрабатывать изображения, цифры и тексты; встраивать НС в реальное приложение через REST API; выбирать архитектуру НС: число слоев, нейронов, функции активации, оптимизаторы, коэффициенты скорости обучения, функции ошибки, эпохи, батчи; работать с НС на основе многослойного перцептрона, свёрточными и рекуррентными; и даже сделать НС без ML-библиотек на чистом C#!
Изложены методологические основы исследования деловых культур зарубежных стран на современном этапе глобализации и интеграции. Рассмотрены основные этнометрические показатели, используемые для анализа сформировавшихся национальных моделей международного бизнеса. Даны рекомендации по применению инструментов нейросетевого картирования для изучения общих и специфических характеристик организации бизнеса в различных странах и регионах мира. Для студентов бакалавриата факультета «Инженерный бизнес и менеджмент», обучающихся по направлению подготовки 222000 «Инноватика».
В книге рассматриваются модели, методы и алгоритмы обработки информации в пространственно-распределенных системах радиомониторинга, предназначенных для оценивания состояния и координатометрии радиоизлучающих объектов (системы пассивной радиолокации и радионавигации, определения местоположения потребителей сотовой связи, RFID-системы, системы двухмерного и трехмерного определения местоположения объектов в помещениях и сооружениях для целей технической диагностики, медицины, обеспечения жизнедеятельности и пр.). Изложение указанных вопросов базируется на использовании положений современной теории информационно-измерительных радиосистем, теории оптимальной фильтрации, а также достижений в области информационных технологий и средств обработки данных. Большое внимание уделяется рассмотрению и сравнению алгоритмов обработки информации, синтезируемых в рамках статистического подхода, и алгоритмов, реализуемых с использованием нейросетевых технологий. Анализируются особенности информационных процессов в сетевых с…
В учебнике приведена история становления научной области «искусственный интеллект». Освещены основные направления ее развития и сферы применения; выполнено сопоставление трех основных стратегических подходов к созданию интеллектуальных систем: технологии экспертных систем, технологии нейронных сетей и технологии эволюционного моделирования. Изложены теоретические основы и даны примеры разработки интеллектуальных систем, а также примеры их применения для интеллектуального анализа данных в промышленности, экономике, бизнесе, психологии, социологии и других областях.
Книга является исчерпывающим руководством по освоению технологий создания интеллектуальных нейросетевых систем и их применению для решения широкого круга проблем, встречающихся во многих областях деятельности современного человека.
Для студентов высших учебных заведений технического профиля.
В учебнике приведены основные теоретические и практические сведения по разработке, обучению и применению искусственных нейронных сетей с использованием среды MatLab.
Учебник предназначен для студентов магистратуры направления «Информатика и вычислительная техника» и может быть полезен студентам других специальностей при изучении нейросетевых технологий, а также для слушателей курсов повышения квалификации и профессиональной переподготовки.
В учебном пособии даны основные теоретические положения искусственного интеллекта и теории нечетких множеств, необходимые для выполнения лабораторных работ по дисциплине «Системы искусственного интеллекта». Приведены примеры решения задач, контрольные задания, а также содержание, общие требования и рекомендации по выполнению лабораторных работ, справочные данные и литература для их выполнения. В учебное пособие включены материалы по лабораторным работам, посвященным моделированию нейронных и нейро-нечетких сетей в системе MATLAB.
Учебное пособие предназначено для студентов всех форм обучения высших учебных заведений, обучающихся по направлениям подготовки «Информатика и вычислительная техника», «Управление в технических системах».
Эпидемия COVID-19 дала России, да и всему миру, небывалый толчок для развития: идёт освоение космоса, повседнейной реальность стала беспилотная авиация, близкими и доступными стали морские глубины. Люди в 2046 году начали забывать о вирусном кошмаре. Но выясняется, что московский парень Пашка, не зная об этом, является единственным и последним носителем геномной бомбы, из-за которой и разразился катаклизм. Из будущего прибывает спецагент, задание которого - убить Пашку и избавить человечество от вымирания. Однако, встретившись и поговорив с потенциальной жертвой, киллер меняет своё мнение и находит парадоксальное решение, при этом возвращаясь с отчетом о проделанной работе.
Для многих фраза «искусственный интеллект» звучит как нечто совершенно фантастическое. На самом деле искусственный интеллект уже здесь! Он незаметно, но очень уверенно входит в нашу жизнь, мы пользуемся результатами его работы каждый день. Познавательный текст для детей, приоткрывающий завесу тайны работы нейросетей.
Люди пережили ужасы термоядерной войны, но радиация «сломала» их ДНК, вызвав нарушения обмена веществ, инфекционные осложнения, лейкоз и злокачественные опухоли, лучевое бесплодие, лучевую катаракту и много ещё чего. В общем, последствия облучения сильнее всего повлияли на делящиеся клетки и после войны большинство детей рождались без глаз.
Люди пережили ужасы термоядерной войны, но радиация «сломала» их ДНК, вызвав нарушения обмена веществ, инфекционные осложнения, лейкоз и злокачественные опухоли, лучевое бесплодие, лучевую катаракту и много ещё чего. В общем, последствия облучения сильнее всего повлияли на делящиеся клетки и после войны большинство детей рождались без глаз.
Нейросети стремительно ворвались в нашу жизнь, и наверняка уже сейчас за этой технологией стоит наше будущее. Для того, чтобы упростить себе жизнь и умело использовать возможности искусственного интеллекта, необходимо научиться правильно с ним разговаривать. Книга поможет вам овладеть практическими навыками работы с нейросетями и формулировать запросы для искусственного интеллекта. Такие, чтобы задачи были понятными для нейросети, а результаты – полезными для вас.
В формате PDF A4 сохранён издательский дизайн.
В рассказе автор размышляет о пользе и вреде искусственного интеллекта, о его опасности и непредсказуемости.
Книга представляет собой исчерпывающее руководство по применению нейросетей в различных областях анализа текста. С этой книгой читатели отправятся в увлекательное путешествие по миру искусственного интеллекта, где они узнают о бесконечных возможностях, которые предоставляют нейронные сети.
Перед вами не просто руководство, которое поможет начать работу с искусственным интеллектом, но и мощный инструмент, позволяющий добиться большего в кратчайший срок!
Нейросети стремительно ворвались в нашу жизнь, и наверняка уже сейчас за этой технологией стоит наше будущее. Для того, чтобы упростить себе жизнь и умело использовать возможности искусственного интеллекта, необходимо научиться правильно с ним разговаривать. Книга поможет вам овладеть практическими навыками работы с нейросетями и формулировать запросы для искусственного интеллекта. Такие, чтобы задачи были понятными для нейросети, а результаты – полезными для вас.
© ООО «Издательство АСТ», 2021
Цель этой книги - максимально быстро научиться применять нейросети (НС) для решения задач.
Вы научитесь: создавать и обучать НС; обрабатывать изображения, цифры и тексты; встраивать НС в реальное приложение через REST API; выбирать архитектуру НС: число слоев, нейронов, функции активации, оптимизаторы, коэффициенты скорости обучения, функции ошибки, эпохи, батчи; работать с НС на основе многослойного перцептрона, свёрточными и рекуррентными; и даже сделать НС без ML-библиотек на чистом C#!
Статья посвящена актуальной задаче расчёта специального индекса – возмущения, динамика которого позволит не только оценить эффективность влияния различных факторов на рынок ценных бумаг, но и даст возможность учитывать всестороннюю информацию при построении прогностических моделей. Рассматриваемая методика позволяет сформировать обучающую выборку таким образом, чтобы аналитик в работе с нейронными сетями мог в полной мере применять свои знания и опыт.
Нечеткие модели Такаджи-Суджено в последнее время стали довольно мощным средством для моделирования и управления сложными системами. Тем не менее, многие вопросы, в том числе проблема устойчивости нейронечеткой идентификации и управления, требуют решения. В статье предложен рекуррентный релаксационный алгоритм для идентификации параметров последователей правил нейронечеткой модели Такаджи-Суджено. Приводится доказательство устойчивости данного алгоритма на основе метода анализа устойчивости «входа к состоянию».
В работе представлена реализация нейронной сети, обучаемой по алгоритму на основе метода Левенберга-Марквардта. С помощью технологии NVIDIA CUDA обучение построенной нейронной сети ускорено от 8 до 100 раз. Построенная нейронная сеть применена для распознавания зашумленных изображений.
Нейронные сети – современный инструмент прогнозирования показателей фондового рынка, базирующийся на алгоритмах искусственного интеллекта. Благодаря широкому использованию в различных областях науки нейросети зарекомендовали себя как гибкий инструмент прогнозирования, способный решать широкий круг задач и оказывать поддержку трейдеру в его работе.
Судопроизводство отдано бесстрастной и неподкупной машине — аналитической системе, основанной на искусственной нейросети. А если ты не согласен с приговором?
Это классическое руководство посвящено применению нейросетевых моделей к обработке данных естественного языка (Natural Language Processing – NLP). Рассматриваются основы машинного обучения с учителем на лингвистических данных и применение векторных, а не символических представлений слов. Обсуждается абстракция графа вычислений, которая позволяет легко определять и обучать произвольные нейронные сети и лежит в основе современных программных нейросетевых библиотек. Также даются обзорные сведения специализированных нейросетевых архитектур, включая одномерные сверточные сети, рекуррентные нейронные сети, модели условной генерации и модели с механизмом внимания.
Издание предназначено студентам вузов, а также специалистам в области машинного перевода и нейронных сетей.
Предполагается знание теории вероятностей, алгебры и математического анализа, а также базовое владение алгоритмами и структурами данных.