MACHINELEARNINDIGEST Telegram 1320
📘 Learning Deep Representations of Data Distributions — новая бесплатная книга от исследователей UC Berkeley (Sam Buchanan, Druv Pai, Peng Wang, Yi Ma).

Главная идея книги - показать, почему и как глубокие нейросети учатся извлекать сжатые, информативные представления сложных данных, и что у них внутри:

💡В книге вы найдите:

🟠простое объяснение фундаментальных принципов архитектур нейросетей через оптимизацию и теорию информации.
🟠как модели формируют инвариантные и устойчивые представления
🟠связь с PCA, автоэнкодерами и дифференцируемыми отображениями — то есть, как нейросети по сути обобщают классические методы сжатия данных и учатся находить их оптимальное представление
🟠взгляд на обучение через энергию, энтропию и структуру данных
🟠свежие идеи для понимания LLM и генеративных моделей

📖 Читать онлайн: ma-lab-berkeley.github.io/deep-representation-learning-book

🖥 Github: https://github.com/Ma-Lab-Berkeley/deep-representation-learning-book

@ai_machinelearning_big_data

#book #deeplearning #representationlearning #ucberkeley #machinelearning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tgoop.com/machinelearnindigest/1320
Create:
Last Update:

📘 Learning Deep Representations of Data Distributions — новая бесплатная книга от исследователей UC Berkeley (Sam Buchanan, Druv Pai, Peng Wang, Yi Ma).

Главная идея книги - показать, почему и как глубокие нейросети учатся извлекать сжатые, информативные представления сложных данных, и что у них внутри:

💡В книге вы найдите:

🟠простое объяснение фундаментальных принципов архитектур нейросетей через оптимизацию и теорию информации.
🟠как модели формируют инвариантные и устойчивые представления
🟠связь с PCA, автоэнкодерами и дифференцируемыми отображениями — то есть, как нейросети по сути обобщают классические методы сжатия данных и учатся находить их оптимальное представление
🟠взгляд на обучение через энергию, энтропию и структуру данных
🟠свежие идеи для понимания LLM и генеративных моделей

📖 Читать онлайн: ma-lab-berkeley.github.io/deep-representation-learning-book

🖥 Github: https://github.com/Ma-Lab-Berkeley/deep-representation-learning-book

@ai_machinelearning_big_data

#book #deeplearning #representationlearning #ucberkeley #machinelearning

BY Машинное обучение digest










Share with your friend now:
tgoop.com/machinelearnindigest/1320

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Telegram iOS app: In the “Chats” tab, click the new message icon in the right upper corner. Select “New Channel.” 3How to create a Telegram channel? The creator of the channel becomes its administrator by default. If you need help managing your channel, you can add more administrators from your subscriber base. You can provide each admin with limited or full rights to manage the channel. For example, you can allow an administrator to publish and edit content while withholding the right to add new subscribers. Members can post their voice notes of themselves screaming. Interestingly, the group doesn’t allow to post anything else which might lead to an instant ban. As of now, there are more than 330 members in the group. Private channels are only accessible to subscribers and don’t appear in public searches. To join a private channel, you need to receive a link from the owner (administrator). A private channel is an excellent solution for companies and teams. You can also use this type of channel to write down personal notes, reflections, etc. By the way, you can make your private channel public at any moment.
from us


Telegram Машинное обучение digest
FROM American