Deep Learning : Principios y Fundamentos.
By: Casas Roma, Jordi.
Contributor(s): Lozano Bag�en, Toni | Bosch Ru�e, Anna.
Material type:
BookSeries: Manuales Ser: Publisher: Barcelona : Editorial UOC, 2020Copyright date: �2020Edition: 1st ed.Description: 1 online resource (258 pages).Content type: text Media type: computer Carrier type: online resourceISBN: 9788491806578.Genre/Form: Electronic books.Online resources: Click to View Summary: En este libro se introducen los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo (Deep learning, DL) mediante el uso de redes neuronales artificiales (Artificial neural networks, ANN). El lector podr�a encontrar una revisi�on completa de las t�ecnicas avanzadas m�as usadas en estos campos. El enfoque del libro es claramente descriptivo, con el objetivo de que el lector entienda los conceptos e ideas b�asicos detr�as de cada algoritmo o t�ecnica. La primera parte del libro constituye una introducci�on al aprendizaje profundo, en general, y a las redes neuronales, en particular. En la segunda parte se describe el funcionamiento de las redes neuronales, partiendo de conceptos b�asicos (como la estructura de una neurona, las principales funciones de activaci�on, etc.) hasta alcanzar conceptos avanzados (optimizaci�on del rendimiento de las redes neuronales o estrategias para evitar el problema del sobreentrenamiento). La tercera parte presenta los fundamentos te�oricos, estructura y principales arquitecturas de las redes neuronales convolucionales (Convolutional neural networks, CNN) y su aplicaci�on en el procesamiento de im�agenes. Finalmente, el cuarto bloque de este texto se centra los fundamentos te�oricos, estructura y principales arquitecturas de las redes neuronales recurrentes (Recurrent neural networks, RNN) y su aplicaciones para el procesamiento de series temporales y textos.
| Item type | Current location | Collection | Call number | URL | Copy number | Status | Date due | Item holds |
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E-book
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https://ebookcentral.proquest.com/lib/kliuc-ebooks/detail.action?docID=7025971 | Available | ||||||
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E-book
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IUKL Library | Subscripti | 1 | Available |
En este libro se introducen los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo (Deep learning, DL) mediante el uso de redes neuronales artificiales (Artificial neural networks, ANN). El lector podr�a encontrar una revisi�on completa de las t�ecnicas avanzadas m�as usadas en estos campos. El enfoque del libro es claramente descriptivo, con el objetivo de que el lector entienda los conceptos e ideas b�asicos detr�as de cada algoritmo o t�ecnica. La primera parte del libro constituye una introducci�on al aprendizaje profundo, en general, y a las redes neuronales, en particular. En la segunda parte se describe el funcionamiento de las redes neuronales, partiendo de conceptos b�asicos (como la estructura de una neurona, las principales funciones de activaci�on, etc.) hasta alcanzar conceptos avanzados (optimizaci�on del rendimiento de las redes neuronales o estrategias para evitar el problema del sobreentrenamiento). La tercera parte presenta los fundamentos te�oricos, estructura y principales arquitecturas de las redes neuronales convolucionales (Convolutional neural networks, CNN) y su aplicaci�on en el procesamiento de im�agenes. Finalmente, el cuarto bloque de este texto se centra los fundamentos te�oricos, estructura y principales arquitecturas de las redes neuronales recurrentes (Recurrent neural networks, RNN) y su aplicaciones para el procesamiento de series temporales y textos.
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Electronic reproduction. Ann Arbor, Michigan : ProQuest Ebook Central, 2022. Available via World Wide Web. Access may be limited to ProQuest Ebook Central affiliated libraries.
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