Las redes neuronales PDF Download
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Author: Herbert Jones
Publisher:
ISBN: 9781095339220
Category :
Languages : es
Pages : 124
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Book Description
Si usted quiere aprender sobre las redes neuronales continúe leyendo... Aladino de "Las mil y una noches" tenía una lámpara mágica que cumplía todos sus deseos al frotarla. Hoy tenemos un teléfono inteligente que sirve de ventana a todo un universo de conocimiento, entretenimiento e incluso asistentes personales inteligentes, como Siri; todo lo que tenemos que hacer es frotar la pantalla. La lámpara de Aladino estaba alimentada por un genio, pero ¿qué hace funcionar a Siri? Las redes neuronales. Son un concepto asombroso que trata de imitar la forma en que funcionan los cerebros vivos fusionando las formas de pensar de las máquinas y las humanas. El objetivo de este libro es presentar al lector una explicación digerible y legible de las redes neuronales mientras mantiene intactos los conceptos subyacentes. El lector adquirirá conocimientos fundamentales de las redes neuronales a través de capítulos poco relacionados que, sin embargo, hacen referencia a los términos e ideas que se mencionan en todo el libro. El libro en sí no tiene la intención de ser estrictamente académico, sino una mezcla de lo coloquial y lo técnico que lleva este tema emocionante, pero inquietante, a la franja más ancha del público en general. Hay una gran cantidad de codificación y matemáticas detrás de las redes neuronales, pero se supone que el lector no tiene ningún conocimiento o interés previo en ninguna de ellas, por lo que los conceptos se desglosan y se elaboran como tales. Cada capítulo se hace lo más independiente posible para permitir que el lector salte de un lado a otro sin perderse, con el glosario al final como un resumen útil. En la medida de lo posible, se han incluido referencias para respaldar las conclusiones presentadas y alentar al lector a examinar los medios tradicionales en busca de pistas. Las redes neuronales: una guía esencial para principiantes de las redes neuronales artificiales y su papel en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial cubre temas tales como: Programando una computadora inteligente Composición Dando piernas a las redes neuronales con las que El magnífico wetware Los asistentes personales El rastreo de usuarios en el mundo real Las redes neuronales autónomas Tomando el trabajo de los demás El gran salto en la informática Ataques a las redes neuronales La red neuronal de guerra El fantasma en la máquina Sin reacción Y mucho, mucho más ¡Obtenga este libro ahora para aprender más sobre las redes neuronales!
Author: Herbert Jones
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ISBN: 9781095339220
Category :
Languages : es
Pages : 124
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Si usted quiere aprender sobre las redes neuronales continúe leyendo... Aladino de "Las mil y una noches" tenía una lámpara mágica que cumplía todos sus deseos al frotarla. Hoy tenemos un teléfono inteligente que sirve de ventana a todo un universo de conocimiento, entretenimiento e incluso asistentes personales inteligentes, como Siri; todo lo que tenemos que hacer es frotar la pantalla. La lámpara de Aladino estaba alimentada por un genio, pero ¿qué hace funcionar a Siri? Las redes neuronales. Son un concepto asombroso que trata de imitar la forma en que funcionan los cerebros vivos fusionando las formas de pensar de las máquinas y las humanas. El objetivo de este libro es presentar al lector una explicación digerible y legible de las redes neuronales mientras mantiene intactos los conceptos subyacentes. El lector adquirirá conocimientos fundamentales de las redes neuronales a través de capítulos poco relacionados que, sin embargo, hacen referencia a los términos e ideas que se mencionan en todo el libro. El libro en sí no tiene la intención de ser estrictamente académico, sino una mezcla de lo coloquial y lo técnico que lleva este tema emocionante, pero inquietante, a la franja más ancha del público en general. Hay una gran cantidad de codificación y matemáticas detrás de las redes neuronales, pero se supone que el lector no tiene ningún conocimiento o interés previo en ninguna de ellas, por lo que los conceptos se desglosan y se elaboran como tales. Cada capítulo se hace lo más independiente posible para permitir que el lector salte de un lado a otro sin perderse, con el glosario al final como un resumen útil. En la medida de lo posible, se han incluido referencias para respaldar las conclusiones presentadas y alentar al lector a examinar los medios tradicionales en busca de pistas. Las redes neuronales: una guía esencial para principiantes de las redes neuronales artificiales y su papel en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial cubre temas tales como: Programando una computadora inteligente Composición Dando piernas a las redes neuronales con las que El magnífico wetware Los asistentes personales El rastreo de usuarios en el mundo real Las redes neuronales autónomas Tomando el trabajo de los demás El gran salto en la informática Ataques a las redes neuronales La red neuronal de guerra El fantasma en la máquina Sin reacción Y mucho, mucho más ¡Obtenga este libro ahora para aprender más sobre las redes neuronales!
Author: Herbert Jones
Publisher:
ISBN: 9781647481025
Category : Computers
Languages : es
Pages : 126
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Book Description
Aladino de "Las mil y una noches" tenía una lámpara mágica que cumplía todos sus deseos al frotarla. Hoy tenemos un teléfono inteligente que sirve de ventana a todo un universo de conocimiento, entretenimiento e incluso asistentes personales inteligentes, como Siri; todo lo que tenemos que hacer es frotar la pantalla.
Author: Emilio Soria Olivas
Publisher: Ra-Ma Editorial
ISBN: 8419444987
Category : Computers
Languages : es
Pages : 183
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Book Description
El presente libro tiene una clara vocación didáctica, se dirige a todas las personas que quieren adentrarse en el apasionante campo del aprendizaje automático combinando la teórica con la práctica para que sea sencillo asimilar las explicaciones. En esta obra se revisan los algoritmos más comunes y su implementación en Python. Comienza con una introducción a las claves que han impulsado nuestra sociedad hacia “la era de los datos” y explora cómo, mediante técnicas de aprendizaje automático, obtener partido a la inmensa cantidad de datos que hoy nos rodea. A continuación, se presenta el aprendizaje no supervisado con sus principales algoritmos y usos: agrupamiento, manifolds, reglas de asociación y algoritmos de detección de anomalías. Le sigue el aprendizaje supervisado; partiendo del modelo más simple, modelo lineal multivariante, se llega a las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Finalmente, finaliza con el aprendizaje profundo (gran parte de lo que denominamos Inteligencia Artificial) donde se explican, de una manera sencilla e intuitiva, los perceptrones multicapa profundos, las redes convolucionales profundas (CNN) y los modelos recurrentes Long Short Term Memory (LSTM). Esta obra contiene numerosas aplicaciones prácticas con su código Python que podrá descargar desde la web del libro. ¿Te lo vas a perder? El libro contiene material adicional que podrá descargar accediendo a la ficha del libro en www.ra-ma.es. Los contenidos adaptados al Curso de Especialización en Inteligencia Artificial y Big Data.
Author: Varios autores
Publisher: Ediciones de la U
ISBN: 958792570X
Category : Computers
Languages : es
Pages : 262
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El presente libro tiene una clara vocación didáctica, se dirige a todas las personas que quieren adentrarse en el apasionante campo del aprendizaje automático combinando la teórica con la práctica para que sea sencillo asimilar las explicaciones. En esta obra se revisan los algoritmos más comunes y su implementación en Python. Comienza con una introducción a las claves que han impulsado nuestra sociedad hacia "la era de los datos" y explora cómo, mediante técnicas de aprendizaje automático, obtener partido a la inmensa cantidad de datos que hoy nos rodea. A continuación, se presenta el aprendizaje no supervisado con sus principales algoritmos y usos: agrupamiento, manifolds, reglas de asociación y algoritmos de detección de anomalías. Le sigue el aprendizaje supervisado; partiendo del modelo más simple, modelo lineal multivariante, se llega a las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Finalmente, analiza con el aprendizaje profundo (gran parte de lo que denominamos Inteligencia Artificial) donde se explican, de una manera sencilla e intuitiva, los perceptrones multicapa profundos, las redes convolucionales profundas (CNN) y los modelos recurrentes. Esta obra contiene numerosas aplicaciones prácticas con su código Python que podrá descargar desde la web del libro.
Author: Victor Viera Balanta
Publisher:
ISBN: 9783659650994
Category :
Languages : es
Pages : 240
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Author: Grégoire Montavon
Publisher: Springer
ISBN: 3642352898
Category : Computers
Languages : en
Pages : 753
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The twenty last years have been marked by an increase in available data and computing power. In parallel to this trend, the focus of neural network research and the practice of training neural networks has undergone a number of important changes, for example, use of deep learning machines. The second edition of the book augments the first edition with more tricks, which have resulted from 14 years of theory and experimentation by some of the world's most prominent neural network researchers. These tricks can make a substantial difference (in terms of speed, ease of implementation, and accuracy) when it comes to putting algorithms to work on real problems.
Author: Sebastian Thrun
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 1461313813
Category : Computers
Languages : en
Pages : 274
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Lifelong learning addresses situations in which a learner faces a series of different learning tasks providing the opportunity for synergy among them. Explanation-based neural network learning (EBNN) is a machine learning algorithm that transfers knowledge across multiple learning tasks. When faced with a new learning task, EBNN exploits domain knowledge accumulated in previous learning tasks to guide generalization in the new one. As a result, EBNN generalizes more accurately from less data than comparable methods. Explanation-Based Neural Network Learning: A Lifelong Learning Approach describes the basic EBNN paradigm and investigates it in the context of supervised learning, reinforcement learning, robotics, and chess. `The paradigm of lifelong learning - using earlier learned knowledge to improve subsequent learning - is a promising direction for a new generation of machine learning algorithms. Given the need for more accurate learning methods, it is difficult to imagine a future for machine learning that does not include this paradigm.' From the Foreword by Tom M. Mitchell.
Author: Daniel Graupe
Publisher: World Scientific Publishing Company
ISBN: 9813146478
Category : Computers
Languages : en
Pages : 280
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Deep Learning Neural Networks is the fastest growing field in machine learning. It serves as a powerful computational tool for solving prediction, decision, diagnosis, detection and decision problems based on a well-defined computational architecture. It has been successfully applied to a broad field of applications ranging from computer security, speech recognition, image and video recognition to industrial fault detection, medical diagnostics and finance.This comprehensive textbook is the first in the new emerging field. Numerous case studies are succinctly demonstrated in the text. It is intended for use as a one-semester graduate-level university text and as a textbook for research and development establishments in industry, medicine and financial research.
Author: Ke-Lin Du
Publisher: Springer Nature
ISBN: 1447174526
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 996
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Book Description
This book provides a broad yet detailed introduction to neural networks and machine learning in a statistical framework. A single, comprehensive resource for study and further research, it explores the major popular neural network models and statistical learning approaches with examples and exercises and allows readers to gain a practical working understanding of the content. This updated new edition presents recently published results and includes six new chapters that correspond to the recent advances in computational learning theory, sparse coding, deep learning, big data and cloud computing. Each chapter features state-of-the-art descriptions and significant research findings. The topics covered include: • multilayer perceptron; • the Hopfield network; • associative memory models;• clustering models and algorithms; • t he radial basis function network; • recurrent neural networks; • nonnegative matrix factorization; • independent component analysis; •probabilistic and Bayesian networks; and • fuzzy sets and logic. Focusing on the prominent accomplishments and their practical aspects, this book provides academic and technical staff, as well as graduate students and researchers with a solid foundation and comprehensive reference on the fields of neural networks, pattern recognition, signal processing, and machine learning.
Author: Simon S. Haykin
Publisher: Prentice Hall
ISBN: 0131471392
Category : Adaptive filters
Languages : en
Pages : 938
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Book Description
For graduate-level neural network courses offered in the departments of Computer Engineering, Electrical Engineering, and Computer Science. Renowned for its thoroughness and readability, this well-organized and completely up-to-date text remains the most comprehensive treatment of neural networks from an engineering perspective. Matlab codes used for the computer experiments in the text are available for download at: http: //www.pearsonhighered.com/haykin/ Refocused, revised and renamed to reflect the duality of neural networks and learning machines, this edition recognizes that the subject matter is richer when these topics are studied together. Ideas drawn from neural networks and machine learning are hybridized to perform improved learning tasks beyond the capability of either independently.
