Deep Learning Theory books references Literature

Literatūras avoti

Artificial Intelligence Modern Approach, 4th edition (vecākās trūkst info par Deep Learning)

Some of books to use:

https://www.math.uwaterloo.ca/~hwolkowi/matrixcookbook.pdf https://www.deeplearningbook.org/contents/mlp.html https://d2l.ai/d2l-en.pdf http://152.67.89.169/1629722468-deep-learning-theory

Great explanations of basic maths: http://mathproofs.blogspot.com/2006/07/dot-product-and-cosine.html

1. Design patterns labi materiāli:

   1. Youtube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLrhzvIcii6GNjpARdnO4ueTUAVR9eMBpc

   2. Grāmatas:

      1. https://www.amazon.com/gp/product/0596007124?tag=chrokh01-20

      2. https://www.amazon.com/gp/product/0201633612?tag=chrokh01-20

• Darba struktūra:

  • Ievads (bez apakš nodaļām) - 1lpp

    • Super vienkāršots ievads

    • Uzdevumi

    • Mērķi

  • Saistītie pētījumi

    • Nevar uzreiz sekot apakš nodaļas jābūt nelielam saistošam tekstam

    • Mazliet pamata teorija, bet ne dziļi, jo RTU nepatīk, ka apraksta teoriju

    • Modeļi un metodes, sheamtiski - 3-6lpp

  • Sistemātiskā literatūras analīze

    • Tabulas

    • Kvalitātes kritēriji

    • Zem katras tabulas paskaidorojumi

    • Mērķis “izvēlēties” labāko modeli un metrikas tālākam darbam

  • Metodoloģija - 15 lpp

    • Datu kopa

      • Datu Paraugi, Histogrammas pēc klasem ut

      • Paši paraugi kā piemēri

    • Apmācību un testēšanas protokls

      • Shēma kā tiks apmācīts un testēts rezultāts

    • Metrikas

    • Modeļu arhitektūras vai metodes

      • Modeļu shemas

  • Rezultāti - 10 lpp

    • Tabula ar Validācijas kopām

  • [Rezultātu analīze / Diskusija]

  • Tālākie pētījumi - 1lpp

  • Secinājumi - 1lpp

   

Classic Computer Science Problems

https://classicproblems.com