краткое введение
Теоретические результаты показывают, что для изучения сложных функций абстракции на высоком уровне (таких как визуальные, язык и другие задачи по урегулированию искусственного интеллекта) нам нужна глубокая структура.Композиция глубокой структуры включает в себя многоуровневую нелинейную операцию, такую как многие нейронные сети со многими скрытыми слоями, или повторное использование многих сложных формул предложений детской формулы.Поиск пространства параметров глубокой структуры является сложной задачей, но алгоритмы обучения, такие как недавно предложенные для глубоких сетей убеждений, достигли значительного успеха в изучении таких проблем и достиг нового уровня в некоторых областях.В этой книге обсуждаются методы и принципы алгоритмов глубокого обучения, особенно те алгоритмы обучения, не являющихся Supervision
