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100	1		_aCasas Roma, Jordi.
245	1	0	_aDeep Learning : _bPrincipios y Fundamentos.
250			_a1st ed.
264		1	_aBarcelona : _bEditorial UOC, _c2020.
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490	1		_aManuales Series
520			_aEn este libro se introducen los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo (Deep learning, DL) mediante el uso de redes neuronales artificiales (Artificial neural networks, ANN). El lector podrá encontrar una revisión completa de las técnicas avanzadas más usadas en estos campos. El enfoque del libro es claramente descriptivo, con el objetivo de que el lector entienda los conceptos e ideas básicos detrás de cada algoritmo o técnica. La primera parte del libro constituye una introducción al aprendizaje profundo, en general, y a las redes neuronales, en particular. En la segunda parte se describe el funcionamiento de las redes neuronales, partiendo de conceptos básicos (como la estructura de una neurona, las principales funciones de activación, etc.) hasta alcanzar conceptos avanzados (optimización del rendimiento de las redes neuronales o estrategias para evitar el problema del sobreentrenamiento). La tercera parte presenta los fundamentos teóricos, estructura y principales arquitecturas de las redes neuronales convolucionales (Convolutional neural networks, CNN) y su aplicación en el procesamiento de imágenes. Finalmente, el cuarto bloque de este texto se centra los fundamentos teóricos, estructura y principales arquitecturas de las redes neuronales recurrentes (Recurrent neural networks, RNN) y su aplicaciones para el procesamiento de series temporales y textos.
588			_aDescription based on publisher supplied metadata and other sources.
590			_aElectronic reproduction. Ann Arbor, Michigan : ProQuest Ebook Central, 2024. Available via World Wide Web. Access may be limited to ProQuest Ebook Central affiliated libraries.
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