Introduction to Deep Learning

Questo libro di testo presenta un'introduzione concisa, accessibile e coinvolgente al deep learning, offrendo una vasta gamma di modelli connessionisti che rappresentano lo stato dell'arte attuale. Il testo esplora gli algoritmi e le architetture più popolari in uno stile semplice e intuitivo, spiegando le derivazioni matematiche in modo graduale. La copertura dei contenuti include reti convoluzionali, LSTM, Word2vec, RBM, DBN, macchine di Turing neurali, reti di memoria e autoencoder. Numerosi esempi in codice Python funzionante sono forniti nel corso del libro, e il codice è anche fornito separatamente. Gli argomenti e le caratteristiche includono un'introduzione ai fondamenti del machine learning, così come i prerequisiti matematici e computazionali per il deep learning; una discussione sulle reti neurali feed-forward e un'esplorazione delle modifiche che possono essere applicate a qualsiasi rete neurale.