1. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT press. 2. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444. 3. Schmidhuber, J. (2015). Deep learning in neural networks: An overview. Neural networks, 61, 85-117. 4. Deng, L., & Yu, D. (2014). Deep learning: methods and applications. Foundations and trends in signal processing, 7(3-4), 197-387. 5. Bishop, C. M. (2006). Pattern recognition and machine learning. springer. 6. Chollet, F. (2017). Deep learning with Python. Manning Publications. 7. Nielsen, M. (2015). Neural networks and deep learning. Determination press. 8. Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A., & Bengio, Y. (2016). Deep learning. MIT press. 9. Schmidhuber, J. (2015). Deep learning in neural networks: An overview. Neural networks, 61, 85-117. 10. Hinton, G., Deng, L., Yu, D., Dahl, G. E., Mohamed, A. R., Jaitly, N., ... & Kingsbury, B. (2012). Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition: The shared views of four research groups. IEEE Signal processing magazine, 29(6), 82-97.
Название: «Список использованной литературы для реферата про нейросеть»
Целевая аудитория: Студенты, исследователи, преподаватели, интересующиеся темой нейросетей.
Цель текста: Предоставить список литературы, которая может быть использована при написании реферата по теме нейросетей.
Задачи текста:
1. Предоставить обзор актуальных и авторитетных источников по теме нейросетей.
2. Систематизировать литературу по различным аспектам нейросетей.
3. Помочь читателям найти источники для более глубокого изучения темы.
Особенность текста: Подробный и структурированный список литературы, охватывающий различные аспекты нейросетей и предоставляющий разнообразные источники.
Ключевые слова: Нейросети, искусственный интеллект, машинное обучение, реферат, список литературы.
Сайты, источники информации: Научные журналы, книги, статьи, конференции, онлайн ресурсы по теме нейросетей.
Добавить иллюстрации (beta)
Содержание
- Классические работы по нейросетям, например, 'Neural Networks and Deep Learning' от Michael Nielsen
- Современные исследования в области нейросетей, например, статьи из журнала 'Neural Networks'
- Различные типы нейросетей и их применение, например, 'Convolutional Neural Networks for Visual Recognition' от Fei-Fei Li и др.
- Современные методы обучения нейросетей, например, 'Deep Learning' от Ian Goodfellow и др.
- Практические примеры применения нейросетей в различных областях, например, 'Deep Learning for Natural Language Processing' от Richard Socher и др.