Granice W Uczeniu GlĘbokim

Frontiers in Deep Learning: Advanced Models, Training Paradigms, and Open Problems prezentuje kompleksową eksplorację nowych kierunk闚 w uczeniu glębokim, wykraczających poza tradycyjne architektury i metody uczenia. Książka krytycznie analizuje ograniczenia wstecznej propagacji, biologiczną niewiarygodnośc, nieefektywnośc pamięci i katastroficzne zapominanie, jednocześnie wprowadzając innowacyjne alternatywy, takie jak kolczaste sieci neuronowe, kodowanie predykcyjne i propagacja r闚nowagi. Obejmuje zaawansowane tematy, takie jak meta-uczenie się, glębokie modele r闚nowagi, architektury transformator闚, grafowe sieci neuronowe, neuro-symboliczna sztuczna inteligencja, samonadzorowane uczenie się, modele dyfuzyjne, skalowalne strategie treningowe i wydajne techniki wnioskowania. Praca kladzie nacisk na uczenie przyczynowe, odpornośc na przeciwności, kwantyfikację niepewności, wytlumaczalną sztuczną inteligencję i uczenie multimodalne jako podstawowe elementy godnych zaufania i uog鏊nialnych system闚 sztucznej inteligencji. Lącząc podstawy teoretyczne z rzeczywistymi zastosowaniami w opiece zdrowotnej, odkryciach naukowych i automatyzacji, książka przedstawia przyszlościową wizję glębokiego uczenia się, kt鏎a zmierza w kierunku bardziej adaptacyjnej, interpretowalnej i energooszczędnej sztucznej inteligencji.