Главная » 2020»Июнь»5 » Ярослав Омельяненко - Эволюционные нейросети на языке Python (2020)
10:40
Ярослав Омельяненко - Эволюционные нейросети на языке Python (2020)
Эта книга дает всестороннее представление о нейроэволюции – подходе к обучению искусственных нейронных сетей, который использует эволюционные алгоритмы, чтобы упростить процесс решения сложных задач в таких областях, как игры, робототехника и моделирование естественных процессов. Читатель начнет знакомство с ключевыми концепциями и методами нейроэволюции, написав несложный код на языке Python, а затем получит практический опыт работы с популярными библиотеками Python и научится решать распространенные и нестандартные прикладные задачи, используя алгоритмы на основе нейроэволюции. Речь пойдет о том, как адаптировать методы нейроэволюции к существующим проектам нейронных сетей для повышения эффективности обучения и принятия решений; в завершение будет рассказано о топологиях нейронных сетей и о том, как нейроэволюция позволяет развивать сложную топологию из простейшей базовой структуры. Издание предназначено для специалистов в области машинного обучения и искусственного интеллекта, которые стремятся реализовать алгоритмы нейроэволюции с нуля. Наличие базовых знаний в области глубокого обучения и нейронных сетей, а также программирования на языке Python обязательно.
Название: Эволюционные нейросети на языке Python Автор: Ярослав Омельяненко Год: 2020 Жанр: программирование Язык: Русский
Формат: pdf Качество: eBook Страниц: 310 Размер: 18 MB
Скачать Ярослав Омельяненко - Эволюционные нейросети на языке Python (2020)
Xemera.At.Ua - информационный портал! Все ссылки на файлы, указанные на сайте взяты из открытых источников интернета и предоставлены пользователями нашего сайта исключительно в ознакомительных целях.
Если вы являетесь правообладателем какого либо материала и не желаете его свободного распространения, или считаете, что какой-либо из материалов нарушает Ваши авторские права - свяжитесь с Администрацией.
Владельцы и создатели данного сайта не несут ответственность за использование и содержание ссылок и информации, представленных на этом сайте.
Сайт оптимизирован для просмотра с разрешением 1024x768, 1280x800, 1280x1024 и 1600x1200 браузером FireFox или Opera