Architetture di apprendimento profondo: Un approccio matematico

Recensioni dei lettori

Il libro sull'apprendimento profondo ha ricevuto recensioni contrastanti: molti ne lodano la profondità matematica e le intuizioni teoriche, mentre altri lo criticano per la scarsa organizzazione, i numerosi errori tipografici e la mancanza di correzione. È altamente raccomandato per coloro che hanno una solida preparazione matematica, ma può risultare frustrante per coloro che non hanno familiarità con i concetti richiesti.

Ricco di contenuti matematici, prove rigorose ben spiegate, copertura completa dell'ottimizzazione e degli aspetti teorici del deep learning, consigliato a chi ha forti competenze matematiche.

Numerosi errori tipografici e notazioni errate, organizzazione carente, mancanza di correzione delle bozze che genera confusione e sezioni che potrebbero non essere adatte a lettori che non hanno familiarità con la matematica avanzata.

(basato su 11 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Deep Learning Architectures: A Mathematical Approach

Contenuto del libro:

Questo libro descrive il funzionamento delle reti neurali dal punto di vista matematico.

Di conseguenza, le reti neurali possono essere interpretate sia come approssimatori universali di funzioni sia come elaboratori di informazioni. Il libro colma il divario tra le idee e i concetti delle reti neurali, oggi utilizzati a livello intuitivo, e il preciso linguaggio matematico moderno, presentando le migliori pratiche delle prime e godendo della robustezza e dell'eleganza del secondo.

Questo libro può essere utilizzato in un corso di laurea in deep learning, con le prime parti accessibili ai laureandi. Inoltre, il libro sarà di grande interesse per i ricercatori di apprendimento automatico interessati a una comprensione teorica dell'argomento.