Обучение глубоких нейронных сетей

руководитель доктор физ.-мат. наук, профессор Соколинский Леонид Борисович

Литература:

1. The Fastest and Most-Used Math Library for Intel®-Based Systems.
2. Joint Optimization of Masks and Deep Recurrent Neural Networks for Monaural Source Separation.
3. Нейронные сети. Полный курс. Автор: Саймон Хайкин

Полезные ссылки:

1. 8 лучших ресурсов для самостоятельного изучения Machine Learning.
2. Deep Learning. An MIT Press book. Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville.
3. Введение в глубинное обучение. [http]
4. Caffe is a deep learning framework. [http]
5. Нейронная сеть из одного нейрона на caffe-framework [html]. Файл для ipython [ipynb].
6.
7. Keras: The Python Deep Learning library [https://keras.io/].
8. Tensorflow: An open-source software library for Machine Intelligence [https://www.tensorflow.org/].
9. Автоэнкодеры в Keras [https://habrahabr.ru/post/331382/].
10. Эксперименты с многослойным перцептроном в Keras [http://].
11. Обзор топологий глубоких сверточных нейронных сетей [http://].
12. Уроки с примерами по TensorFlow для новичков [http://].
13. Google research project - Colaboratory [http://].