Моделирование нейронных сетей глубокого обучения: учебное пособие

Description

Рассматриваются практические аспекты использования программных пакетов в среде R и RStudio для моделирования нейронных сетей глубокого обучения. Предназначено для студентов, обучающихся по направлению 09.03.02 «Информационные системы и технологии» и будет полезно при изучении дисциплин «Технологии обработки информации», «Интеллектуальные системы и технологии» и «Интеллектуализация управления инфокоммуникационными системами и сетями». ВВЕДЕНИЕ 1. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ 1.1. Автоассоциаторы 1.2. Накапливающие нейронные сети 1.3. Сверточные нейронные сети 1.4. Рекуррентные нейронные сети 1.5. Подготовка входных и целевых данных 2. ПАКЕТ DEEPNET 2.1. Функция nn.train() 2.2. Функция nn.test() 2.3. Функция nn.predict() 2.4. Функция dbn.dnn.train() 2.5. Функция rbm.train() 2.6. Функция rbm.up() 2.7. Функция rbm.down() 2.8. Функция sae.dnn.train() 3. ПАКЕТ DARCH 3.1. Функция darch() 3.2. Функция backpropagation() 3.3. Функция rpropagation() 3.4. Функция minimizeAutoencoder() 3.5. Функция minimizeClassifier() 3.6. Функция crossEntropyError() 3.7. Функция mseError() 3.8. Функция rmseError() 3.9. Функция darchBench() 3.10. Функция darchModelInfo() 3.11. Функция darchTest() 3.12. Функция generateWeightsNormal() 3.13. Функция generateWeightsUniform() 3.14. Функция generateWeightsGlorotNormal() 3.15. Функция generateWeightsGlorotUniform() 3.16. Функция generateWeightsHeNormal() 3.17. Функция generateWeightsHeUniform() 3.18. Функция linearUnit() 3.19. Функция exponentialLinearUnit() 3.20. Функция maxoutUnit() 3.21. Функция rectifiedLinearUnit() 3.22. Функция sigmoidUnit() 3.23. Функция softmaxUnit() 3.24. Функция softplusUnit() 3.25. Функция tanhUnit() 3.26. Функция maxoutWeightUpdate() 3.27. Функция weightDecayWeightUpdate() 3.28. Функция plot.DArch() 3.29. Функция predict.DArch() 3.30. Функция print.DArch() 3.31. Функция provide.MNIST() 4. ИНТЕРФЕЙСНЫЕ ПАКЕТЫ 4.1. Пакет H2O 4.2. Пакет Mxnet 4.3. Пакет TensorFlow 4.4. Пакет Keras СОКРАЩЕНИЯ СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ