Автор этой книги - давний исследователь искусственного интеллекта, специализирующийся на обработке естественного языка, революцию в котором сделало глубокое обучение. К сожалению, ему потребовалось много времени, чтобы это понять. Можно сказать в его оправдание, что нейронные сети угрожают революцией уже третий раз, а отнюдь не первый. Тем не менее автор внезапно оказался далеко позади и изо всех сил пытался наверстать упущенное. Именно поэтому он сделал то, что сделал бы на его месте любой уважающий себя профессор: запланировал преподавание материала и начал ускоренный курс, просматривая веб-страницы.Этим объясняется несколько выдающихся особенностей этой книги. Во-первых, краткость. Мы учимся медленно. Во-вторых, она сильно зависит от проекта. Многие публикации, особенно в области информатики, постоянно имеют противоречия между организацией темы и организацией материалов, связанных с конкретными проектами. Подобное разделение зачастую является хорошей идеей, но мы считаем, что материал по информатике лучше изучать при написании программ, поэтому книга во многом отражает привычки автора в преподавании. Таков был самый удобный способ написания книги, и мы надеемся, что многие из читателей тоже найдут ее полезной.Хотя многие практикующие в области информатики сочтут книгу полезной по той же причине, по которой автор ее написал в первую очередь как преподаватель, он верит своим ученикам, поэтому книга изначально задумана в качестве учебника для курса по глубокому обучению. Курс, который автор преподает в Брауне, предназначен как для выпускников, так и для других студентов, и охватывает весь материал. Здесь требуются как линейная алгебра, так и многомерное исчисление. Хотя фактическое количество материала по линейной алгебре не так уж велико, студенты сказали, что без него им было бы довольно сложно разобраться в многослойных сетях и необходимых им тензорах. Тем не менее многовариантное исчисление было им гораздо понятней. Это явно появляется только в главе 1, когда обратное распространение создается "с нуля", и не удивительно, если окажется полезной дополнительная лекция по частным производным. И наконец, есть предпосылка для вероятности и статистики. Это упрощает диспозицию, и автор, конечно же, хочет побудить студентов пройти такой курс. Автор также предполагает элементарные знания читателей по программированию на языке Python. Хотя этот материал не включен в книгу, но у автора есть дополнительная "лаборатория" по основам языка Python.
Avtor etoj knigi - davnij issledovatel iskusstvennogo intellekta, spetsializirujuschijsja na obrabotke estestvennogo jazyka, revoljutsiju v kotorom sdelalo glubokoe obuchenie. K sozhaleniju, emu potrebovalos mnogo vremeni, chtoby eto ponjat. Mozhno skazat v ego opravdanie, chto nejronnye seti ugrozhajut revoljutsiej uzhe tretij raz, a otnjud ne pervyj. Tem ne menee avtor vnezapno okazalsja daleko pozadi i izo vsekh sil pytalsja naverstat upuschennoe. Imenno poetomu on sdelal to, chto sdelal by na ego meste ljuboj uvazhajuschij sebja professor: zaplaniroval prepodavanie materiala i nachal uskorennyj kurs, prosmatrivaja veb-stranitsy.Etim objasnjaetsja neskolko vydajuschikhsja osobennostej etoj knigi. Vo-pervykh, kratkost. My uchimsja medlenno. Vo-vtorykh, ona silno zavisit ot proekta. Mnogie publikatsii, osobenno v oblasti informatiki, postojanno imejut protivorechija mezhdu organizatsiej temy i organizatsiej materialov, svjazannykh s konkretnymi proektami. Podobnoe razdelenie zachastuju javljaetsja khoroshej ideej, no my schitaem, chto material po informatike luchshe izuchat pri napisanii programm, poetomu kniga vo mnogom otrazhaet privychki avtora v prepodavanii. Takov byl samyj udobnyj sposob napisanija knigi, i my nadeemsja, chto mnogie iz chitatelej tozhe najdut ee poleznoj.Khotja mnogie praktikujuschie v oblasti informatiki sochtut knigu poleznoj po toj zhe prichine, po kotoroj avtor ee napisal v pervuju ochered kak prepodavatel, on verit svoim uchenikam, poetomu kniga iznachalno zadumana v kachestve uchebnika dlja kursa po glubokomu obucheniju. Kurs, kotoryj avtor prepodaet v Braune, prednaznachen kak dlja vypusknikov, tak i dlja drugikh studentov, i okhvatyvaet ves material. Zdes trebujutsja kak linejnaja algebra, tak i mnogomernoe ischislenie. Khotja fakticheskoe kolichestvo materiala po linejnoj algebre ne tak uzh veliko, studenty skazali, chto bez nego im bylo by dovolno slozhno razobratsja v mnogoslojnykh setjakh i neobkhodimykh im tenzorakh. Tem ne menee mnogovariantnoe ischislenie bylo im gorazdo ponjatnej. Eto javno pojavljaetsja tolko v glave 1, kogda obratnoe rasprostranenie sozdaetsja "s nulja", i ne udivitelno, esli okazhetsja poleznoj dopolnitelnaja lektsija po chastnym proizvodnym. I nakonets, est predposylka dlja verojatnosti i statistiki. Eto uproschaet dispozitsiju, i avtor, konechno zhe, khochet pobudit studentov projti takoj kurs. Avtor takzhe predpolagaet elementarnye znanija chitatelej po programmirovaniju na jazyke Python. Khotja etot material ne vkljuchen v knigu, no u avtora est dopolnitelnaja "laboratorija" po osnovam jazyka Python.
