دانلود کتاب Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks – ریاضیات عملی برای یادگیری عمیق: ایجاد یک پایه ریاضی محکم برای آموزش شبکه های عصبی عمیق کارآمد

توضیحات

A comprehensive guide to getting well-versed with the mathematical techniques for building modern deep learning architectures

Key Features

• Understand linear algebra, calculus, gradient algorithms, and other concepts essential for training deep neural networks
• Learn the mathematical concepts needed to understand how deep learning models function
• Use deep learning for solving problems related to vision, image, text, and sequence applications

Book Description

Most programmers and data scientists struggle with mathematics, having either overlooked or forgotten core mathematical concepts. This book uses Python libraries to help you understand the math required to build deep learning (DL) models.

You’ll begin by learning about core mathematical and modern computational techniques used to design and implement DL algorithms. This book will cover essential topics, such as linear algebra, eigenvalues and eigenvectors, the singular value decomposition concept, and gradient algorithms, to help you understand how to train deep neural networks. Later chapters focus on important neural networks, such as the linear neural network and multilayer perceptrons, with a primary focus on helping you learn how each model works. As you advance, you will delve into the math used for regularization, multi-layered DL, forward propagation, optimization, and backpropagation techniques to understand what it takes to build full-fledged DL models. Finally, you’ll explore CNN, recurrent neural network (RNN), and GAN models and their application.

By the end of this book, you’ll have built a strong foundation in neural networks and DL mathematical concepts, which will help you to confidently research and build custom models in DL.

What you will learn

• Understand the key mathematical concepts for building neural network models
• Discover core multivariable calculus concepts
• Improve the performance of deep learning models using optimization techniques
• Cover optimization algorithms, from basic stochastic gradient descent (SGD) to the advanced Adam optimizer
• Understand computational graphs and their importance in DL
• Explore the backpropagation algorithm to reduce output error
• Cover DL algorithms such as convolutional neural networks (CNNs), sequence models, and generative adversarial networks (GANs)

Who this book is for

This book is for data scientists, machine learning developers, aspiring deep learning developers, or anyone who wants to understand the foundation of deep learning by learning the math behind it. Working knowledge of the Python programming language and machine learning basics is required.

Table of Contents

1. Linear Algebra
2. Vector Calculus
3. Probability and Statistics
4. Optimization
5. Graph Theory
6. Linear Neural Networks
7. Feedforward Neural Networks
8. Regularization
9. Convolutional Neural Networks
10. Recurrent Neural Networks
11. Attention Mechanisms
12. Generative Models
13. Transfer and Meta Learning
14. Geometric Deep Learning

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

راهنمای جامع برای آشنایی کامل با تکنیک های ریاضی برای ساختن معماری های مدرن یادگیری عمیق

ویژگی های کلیدی

• درک جبر خطی ، حساب دیفرانسیل و انتگرال، الگوریتم های گرادیان و سایر مفاهیم ضروری برای آموزش شبکه های عصبی عمیق
• مفاهیم ریاضی مورد نیاز برای درک نحوه عملکرد مدل های یادگیری عمیق را بیاموزید
• استفاده از یادگیری عمیق برای حل مسائل مربوط به بینایی برنامه های کاربردی، تصویر، متن و دنباله

توضیحات کتاب

اکثر برنامه نویسان و دانشمندان داده با ریاضیات دست و پنجه نرم می کنند، زیرا مفاهیم اصلی ریاضی را نادیده گرفته یا فراموش کرده اند. این کتاب از کتابخانه‌های پایتون برای کمک به درک ریاضیات مورد نیاز برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق (DL) استفاده می‌کند.

شما با یادگیری در مورد تکنیک های محاسباتی هسته ای و محاسباتی مدرن که برای طراحی و پیاده سازی الگوریتم های DL استفاده می شوند، شروع می کنید. این کتاب موضوعات ضروری، مانند جبر خطی، مقادیر ویژه و بردارهای ویژه، مفهوم تجزیه ارزش منفرد، و الگوریتم‌های گرادیان را پوشش می‌دهد تا به شما در درک نحوه آموزش شبکه‌های عصبی عمیق کمک کند. فصل‌های بعدی بر روی شبکه‌های عصبی مهم، مانند شبکه عصبی خطی و پرسپترون‌های چندلایه تمرکز می‌کنند، با تمرکز اصلی بر کمک به شما در یادگیری نحوه عملکرد هر مدل. همانطور که پیشروی می کنید، به ریاضیات مورد استفاده برای منظم سازی، DL چند لایه، انتشار به جلو، بهینه سازی و تکنیک های پس انتشار می پردازید تا بفهمید برای ساختن مدل های DL کامل چه چیزی لازم است. در نهایت، CNN، شبکه عصبی تکراری (RNN) و مدل‌های GAN و کاربرد آن‌ها را بررسی خواهید کرد.

در پایان این کتاب، شما پایه‌ای قوی در شبکه‌های عصبی و مفاهیم ریاضی DL ایجاد خواهید کرد که به شما کمک می‌کند تا با اطمینان خاطر به تحقیق و ساخت مدل‌های سفارشی در DL بپردازید.

آنچه یاد خواهید گرفت

• درک مفاهیم کلیدی ریاضی برای ساخت مدل های شبکه عصبی
• مفاهیم محاسبات چند متغیره هسته ای را کشف کنید
• بهبود عملکرد یادگیری عمیق مدل‌هایی با استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی
• الگوریتم‌های بهینه‌سازی پوششی، از شیب نزولی تصادفی (SGD) تا بهینه‌ساز پیشرفته آدام
• درک نمودارهای محاسباتی و اهمیت آنها در DL
• الگوریتم پس انتشار را برای کاهش خطای خروجی کاوش کنید
• پوشش الگوریتم‌های DL مانند شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)، مدل‌های توالی، و شبکه‌های متخاصم مولد (GAN)

این کتاب برای

این کتاب برای دانشمندان داده، توسعه‌دهندگان یادگیری ماشین، توسعه‌دهندگان مشتاق یادگیری عمیق، یا هر کسی که می‌خواهد با یادگیری ریاضیات پشت آن، اساس یادگیری عمیق را درک کند، است. دانش کاری زبان برنامه نویسی پایتون و اصول یادگیری ماشین لازم است.

فهرست مطالب

1. جبر خطی
2. حساب برداری

< li>احتمال و آمار

3. بهینه سازی
4. نظریه نمودار
5. شبکه های عصبی خطی
6. شبکه های عصبی پیشرو
7. قانونی سازی
8. شبکه های عصبی کانولوشن
9. شبکه های عصبی تکراری
10. مکانیسم های توجه
11. مدل های مولد
12. انتقال و فرا یادگیری< /li>
13. یادگیری عمیق هندسی

tag : دانلود کتاب ریاضیات عملی برای یادگیری عمیق: ایجاد یک پایه ریاضی محکم برای آموزش شبکه های عصبی عمیق کارآمد , Download ریاضیات عملی برای یادگیری عمیق: ایجاد یک پایه ریاضی محکم برای آموزش شبکه های عصبی عمیق کارآمد , دانلود ریاضیات عملی برای یادگیری عمیق: ایجاد یک پایه ریاضی محکم برای آموزش شبکه های عصبی عمیق کارآمد , Download Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks Book , ریاضیات عملی برای یادگیری عمیق: ایجاد یک پایه ریاضی محکم برای آموزش شبکه های عصبی عمیق کارآمد دانلود , buy ریاضیات عملی برای یادگیری عمیق: ایجاد یک پایه ریاضی محکم برای آموزش شبکه های عصبی عمیق کارآمد , خرید کتاب ریاضیات عملی برای یادگیری عمیق: ایجاد یک پایه ریاضی محکم برای آموزش شبکه های عصبی عمیق کارآمد , دانلود کتاب Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks , کتاب Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks , دانلود Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks , خرید Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks , خرید کتاب Hands-On Mathematics for Deep Learning: Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks ,