Los investigadores Julius Berner, Philipp Grohs, Gitta Kutyniok y Philipp Petersen han creado una guía completa que explica los fundamentos matemáticos del deep learning.
Este libro responde preguntas importantes que la teoría tradicional del machine learning no podía resolver completamente.
Los autores explican conceptos complejos de manera clara, cubriendo temas como:
- Por qué las redes neuronales grandes funcionan tan bien
- Cómo la profundidad mejora el rendimiento de las redes
- Por qué el deep learning evita problemas de alta dimensionalidad
- Qué características realmente aprenden estas redes
El libro incluye 8 capítulos fundamentales:
- Introducción – Bases teóricas y notación matemática
- Generalización – Cómo funcionan las redes grandes
- Profundidad – El papel de las capas en las redes
- Dimensionalidad – Superando limitaciones tradicionales
- Optimización – Técnicas de entrenamiento efectivas
- Arquitecturas – CNNs, ResNets, U-Nets y más
- Características – Qué aprenden las redes realmente
- Aplicaciones – Uso en ciencias naturales y física
Este material es ideal para estudiantes de posgrado, investigadores y profesionales que quieren entender mejor los fundamentos teóricos del deep learning. Los autores trabajan en universidades reconocidas de Europa y presentan conceptos avanzados de forma accesible.
La obra forma parte de la colección Mathematical Aspects of Deep Learning de Cambridge University Press, lo que garantiza su calidad académica y relevancia científica actual.
Detalles del Libro
- Título: The Modern Mathematics of Deep Learning
- Autores: Julius Berner, Philipp Grohs, Gitta Kutyniok, Philipp Petersen
- Categoría: Deep Learning, Matemáticas Aplicadas
- Licencia: Acceso libre
- Idioma: Inglés