Слово от автора
Дорогие читатели,
Я рад представить вам эту книгу, посвящённую теории и практическому применению нейронных сетей. В последние десятилетия нейросети стали одним из самых значимых инструментов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. В этой книге я постарался объединить теоретические основы и практические аспекты, чтобы создать полный путеводитель для всех, кто интересуется этим удивительным направлением науки и технологий.
Книга начинается с введения в нейросети, где я объясняю основные понятия и их значение. Далее мы погружаемся в основы теории нейронных сетей, рассматривая строение и функции искусственных нейронов, персептроны и многослойные персептроны, а также основные архитектуры нейросетей. Этот раздел позволит вам понять, как работают нейросети и какие существуют их основные типы.
В следующем разделе мы рассмотрим процессы обучения нейросетей. Вы узнаете о различных методах обучения, включая супервайзинговое обучение, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Понимание этих процессов является ключевым для успешного применения нейросетей на практике.
Основные алгоритмы обучения нейросетей – важнейшая тема, без которой невозможно понять, как нейросети учатся. Здесь я подробно разбираю такие алгоритмы, как градиентный спуск, обратное распространение ошибки и стохастический градиентный спуск. Эти алгоритмы лежат в основе большинства современных нейросетевых моделей.
Раздел о типах нейронных сетей включает рассмотрение однослойных и многослойных сетей, свёрточных нейронных сетей (CNN), рекуррентных нейронных сетей (RNN) и генеративно-состязательных сетей (GAN). Вы узнаете, какие задачи решают разные типы нейросетей и как они работают.
Практическое применение нейросетей охватывается в соответствующем разделе. Здесь рассматриваются задачи обработки изображений, компьютерного зрения, обработки естественного языка и создания систем рекомендаций. Я включил примеры, которые помогут вам лучше понять, как нейросети могут быть применены в реальных проектах.
Раздел оптимизации и настройки нейросетей посвящен методам регуляризации, предотвращению переобучения, настройке гиперпараметров и использованию предобученных моделей. Эти знания помогут вам создавать более точные и устойчивые модели.
