Mathematical_Engineering_of_Deep_Learning_Benoit_Liquet,_Sarat_Moka.pdf
30.3 MB
📚 معرفی کتاب:
قسمت نوزدهم
The Mathematical Engineering of Deep Learning
نویسندگان:
Benoit Liquet, Sarat Moka, Yoni Nazarathy
📊 سطح: پیشرفته
🗣 زبان: انگلیسی
💎 ویژگیهای منحصر به فرد کتاب:
● رویکرد مهندسی ریاضی به جای صرفاً نظری
● ترکیب مباحث پیشرفته ریاضی با پیادهسازی عملی
● منبع اختصاصی برای درک ریاضیات شبکههای عصبی عمیق (DNN)
✨ آنچه این کتاب را خاص میکند:
● آموزش ریاضیات پیشرفته به زبانی مهندسی و کاربردی
● تمرکز بر شبکههای عصبی عمیق و معماریهای مدرن
● ارائه کدهای عملی و مثالهای پیادهسازی شده
📖 سرفصلهای کلیدی:
● مبانی ریاضی شبکههای عصبی
● بهینهسازی درفضایهای ابعاد بالا
● نظریه تقریب (Approximation theory) و عمق شبکهها
● یادگیری عمیق احتمالاتی
● ریاضیات پشتِ مکانیزیم توجه (Attention) و ترنسفورمرها
▫️این کتاب برای کسانی که میخواهند پایههای ریاضی قوی برای کاربا شبکههای عصبی عمیق بسازند، ایدهآل است.
📌 منبع:
🔘 deeplearningmath.org
#️⃣ #ریاضیات_یادگیری_عمیق #مهندسی_ریاضی #هوش_مصنوعی #کتاب_تخصصی #کتاب_نوزدهم
#DeepLearningMath #AI #MachineLearning #NeuralNetworks #PyVision
🌐 @PyVision
قسمت نوزدهم
The Mathematical Engineering of Deep Learning
نویسندگان:
Benoit Liquet, Sarat Moka, Yoni Nazarathy
📊 سطح: پیشرفته
🗣 زبان: انگلیسی
💎 ویژگیهای منحصر به فرد کتاب:
● رویکرد مهندسی ریاضی به جای صرفاً نظری
● ترکیب مباحث پیشرفته ریاضی با پیادهسازی عملی
● منبع اختصاصی برای درک ریاضیات شبکههای عصبی عمیق (DNN)
✨ آنچه این کتاب را خاص میکند:
● آموزش ریاضیات پیشرفته به زبانی مهندسی و کاربردی
● تمرکز بر شبکههای عصبی عمیق و معماریهای مدرن
● ارائه کدهای عملی و مثالهای پیادهسازی شده
📖 سرفصلهای کلیدی:
● مبانی ریاضی شبکههای عصبی
● بهینهسازی درفضایهای ابعاد بالا
● نظریه تقریب (Approximation theory) و عمق شبکهها
● یادگیری عمیق احتمالاتی
● ریاضیات پشتِ مکانیزیم توجه (Attention) و ترنسفورمرها
▫️این کتاب برای کسانی که میخواهند پایههای ریاضی قوی برای کاربا شبکههای عصبی عمیق بسازند، ایدهآل است.
📌 منبع:
🔘 deeplearningmath.org
#️⃣ #ریاضیات_یادگیری_عمیق #مهندسی_ریاضی #هوش_مصنوعی #کتاب_تخصصی #کتاب_نوزدهم
#DeepLearningMath #AI #MachineLearning #NeuralNetworks #PyVision
🌐 @PyVision
🔥3