Глубокое обучение

Глубокое обучение — это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте. Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей и др. Рассматриваются такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры. Наконец, описываются перспективные направления исследований: линейные факторные модели, автокодировщики, обучение представлений, структурные вероятностные модели, методы Монте-Карло, статистическая сумма, приближенный вывод и глубокие порождающие модели.
Издание будет полезно студентами и аспирантам, а также опытным программистам, которые хотели бы применить глубокое обучение в составе своих продуктов или платформ.

Об авторах:

Ян Гудфеллоу (Ian Goodfellow), исследователь, работающий в компании OpenAI. Изобрел различные алгоритмы машинного обучения, в т.ч. порождающие состязательные сети, и внес вклад в различные программы машинного обучения, включая библиотеки TensorFlow и Theano.

Иошуа Бенджио (Yoshua Bengio), профессор факультета информатики и исследования операций, директор Монреальского института алгоритмов обучения. Основная цель его исследований - понять те принципы обучения, которые порождают интеллект. Читает курс по машинному обучению и руководит большой группой студентов и аспирантов. Редактор журнала Journal of Machine Lear¬ning Research, заместитель редактора журнала Neural Computation. Участвовал в организации различных конференций, семинаров и симпозиумов по машинному обучению.

Аарон Курвилль (Aaron Courville), доцент факультета информатики и исследования операций в Монреальском университете, член Монреальского института алгоритмов обучения (MILA).