![[समीक्षा] Deep Learning (Ian Goodfellow) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2565799/c1a-085k3-ndjrp6vnc01-yek169.jpg)
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Deep Learning (Ian Goodfellow)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/B09PRMPTFZ?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Deep-Learning-Ian-Goodfellow.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/deep-learning/id1643323905?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Deep+Learning+Ian+Goodfellow+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/0262035618/
#गहरेफीडफॉरवर्डनेटवर्क #नियमितीकरणऔरसामान्यीकरण #कन्वोल्यूशनलनेटवर्क #अनुक्रममॉडलिंग #गहनजनरेटिवमॉडल #DeepLearning
डीप लर्निंग, एडेप्टिव कम्प्यूटेशन एंड मशीन लर्निंग श्रृंखला की एक व्यापक पाठ्यपुस्तक है, जिसे इयान गुडफेलो, योशुआ बेंगियो और एरन कौरविल ने लिखा है. इसका उद्देश्य केवल न्यूरल नेटवर्क चलाना सिखाना नहीं, बल्कि यह स्पष्ट करना है कि गहरे मॉडल किन गणितीय सिद्धांतों पर टिके हैं, वे डेटा से प्रतिनिधित्व कैसे सीखते हैं, और प्रशिक्षण के दौरान किन व्यावहारिक कठिनाइयों का सामना करते हैं. पुस्तक की शुरुआत रैखिक बीजगणित, प्रायिकता, सूचना सिद्धांत और संख्यात्मक गणना से होती है. फिर यह फीडफॉरवर्ड नेटवर्क, नियमितीकरण, अनुकूलन, कन्वोल्यूशनल नेटवर्क और अनुक्रम मॉडलिंग तक बढ़ती है. अंतिम भाग में ऑटोएन्कोडर, प्रतिनिधित्व अधिगम, प्रायिकतामूलक मॉडल और गहन जनरेटिव मॉडल जैसे शोध-विषय आते हैं. इसलिए यह त्वरित कोडिंग गाइड नहीं, बल्कि मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग की भाषा, तर्क और सीमाओं को समझने वाली संदर्भ पुस्तक है. इसका ऑनलाइन संस्करण भी लेखकों की आधिकारिक वेबसाइट पर अध्ययन के लिए उपलब्ध रहा है.
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- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Deep-Learning-Ian-Goodfellow.html
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- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/0262035618/
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डीप लर्निंग, एडेप्टिव कम्प्यूटेशन एंड मशीन लर्निंग श्रृंखला की एक व्यापक पाठ्यपुस्तक है, जिसे इयान गुडफेलो, योशुआ बेंगियो और एरन कौरविल ने लिखा है. इसका उद्देश्य केवल न्यूरल नेटवर्क चलाना सिखाना नहीं, बल्कि यह स्पष्ट करना है कि गहरे मॉडल किन गणितीय सिद्धांतों पर टिके हैं, वे डेटा से प्रतिनिधित्व कैसे सीखते हैं, और प्रशिक्षण के दौरान किन व्यावहारिक कठिनाइयों का सामना करते हैं. पुस्तक की शुरुआत रैखिक बीजगणित, प्रायिकता, सूचना सिद्धांत और संख्यात्मक गणना से होती है. फिर यह फीडफॉरवर्ड नेटवर्क, नियमितीकरण, अनुकूलन, कन्वोल्यूशनल नेटवर्क और अनुक्रम मॉडलिंग तक बढ़ती है. अंतिम भाग में ऑटोएन्कोडर, प्रतिनिधित्व अधिगम, प्रायिकतामूलक मॉडल और गहन जनरेटिव मॉडल जैसे शोध-विषय आते हैं. इसलिए यह त्वरित कोडिंग गाइड नहीं, बल्कि मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग की भाषा, तर्क और सीमाओं को समझने वाली संदर्भ पुस्तक है. इसका ऑनलाइन संस्करण भी लेखकों की आधिकारिक वेबसाइट पर अध्ययन के लिए उपलब्ध रहा है.
