Livres sur le deep learning 🔝

"Briot" is not a recognized term in the field of deep learning for music generation. However, there have been several notable deep learning techniques for music generation proposed by researchers. Some of the popular techniques include: 1. Recurrent Neural Networks (RNNs): RNNs, such as Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU), have been widely used for music generation. These networks are capable of modeling sequential dependencies in music and generating coherent and expressive compositions. 2. Variational Autoencoders (VAEs): VAEs are generative models that can learn the underlying representations of musical data. By sampling from the learned latent space, VAEs can generate new musical pieces with similar characteristics to the training data. 3. Generative Adversarial Networks (GANs): GANs consist of two competing neural networks, a generator and a discriminator. The generator network learns to generate music, while the discriminator network tries to distinguish real music from generated music. This adversarial training process helps generate high-quality and realistic music. 4. Transformer-based models: Inspired by the success of Transformers in natural language processing, researchers have applied similar architectures to music generation. These models capture long-range dependencies and can generate complex and structured music compositions. 5. Reinforcement Learning: Reinforcement learning algorithms, such as Deep Q-Networks (DQNs), have been used to train agents that can generate music compositions. The agent receives rewards based on the quality and coherence of the generated music, which helps it improve over time. These techniques have been utilized for various tasks, including melody generation, harmony generation, and even composition in specific genres or styles. Researchers are continually exploring new approaches to further advance the field of deep learning for music generation.

(2017). Deep Learning with Python. Manning Publications. Care instructions: - Keep away from fire: As stated on the book, it is important to keep the book away from any open flames or sources of heat that can potentially damage or destroy it. - Handle with care: Although the book is made with premium quality material, it should be handled with care to avoid any tears, creases, or damage to the pages or cover. - Store in a safe place: To protect the book from any potential damage, it is recommended to store it in a safe and dry place away from direct sunlight, moisture, or dust. - Use as a gift: The book can also be used as a gift for someone interested in deep learning. However, be aware of the recipient's preferences and knowledge level in the field to ensure it is an appropriate gift. - Read, learn, and enjoy: The primary purpose of the book is to provide knowledge and insights on deep learning. Read it, learn from it, and enjoy the journey of exploring the world of deep learning as guided by the author, Francois Chollet.

L'argomento principale del libro "Deep Learning di Deep Learning" di John D. Kelleher è l'introduzione e l'applicazione del deep learning. Il libro offre una panoramica dettagliata della teoria e delle applicazioni pratiche del deep learning. L'autore spiega i principi fondamentali del deep learning, tra cui le reti neurali profonde, l'addestramento delle reti neurali, l'ottimizzazione dei parametri e l'uso di grandi quantità di dati per l'apprendimento automatico. Kelleher copre anche diversi settori di applicazione del deep learning, come il riconoscimento dei modelli, la classificazione delle immagini, la traduzione automatica, l'analisi del testo e il riconoscimento del parlato. Il libro offre esempi di codice e tutorial dettagliati su come implementare algoritmi di deep learning utilizzando librerie popolari come TensorFlow e Keras. Inoltre, il libro esplora anche le sfide e le questioni etiche legate all'uso del deep learning, come la privacy dei dati e la trasparenza degli algoritmi. Nel complesso, "Deep Learning di Deep Learning" di John D. Kelleher è una risorsa completa per chiunque sia interessato ad apprendere e applicare il deep learning.

Deep Learning for Search di Tommaso Teofili è un libro che presenta l'applicazione delle tecniche di deep learning nel campo della ricerca informatica. Il libro fornisce un'ampia panoramica delle tecniche di deep learning e spiega come queste possano essere utilizzate per migliorare l'efficacia e l'efficienza dei motori di ricerca. Nel libro, Teofili introduce i fondamenti del deep learning e spiega come funzionano le reti neurali artificiali. Successivamente, viene descritta l'applicazione di queste tecniche per la risoluzione di problemi specifici della ricerca, come l'indicizzazione dei documenti, la classificazione dei risultati di ricerca e la raccomandazione di contenuti pertinenti. Il libro fornisce esempi concreti di implementazione di algoritmi di deep learning per la ricerca, utilizzando librerie comuni come TensorFlow e Keras. Vengono anche presentati i principali modelli di deep learning utilizzati nella ricerca, come le reti neurali convoluzionali e le reti neurali ricorrenti. Deep Learning for Search è un testo tecnico che richiede una buona conoscenza dei fondamenti del machine learning e dell'apprendimento automatico. Tuttavia, il libro fornisce anche spiegazioni dettagliate e esempi pratici per aiutare i lettori a comprendere e implementare le tecniche di deep learning per la ricerca. In conclusione, Deep Learning for Search di Tommaso Teofili è un libro utile per i professionisti del settore che desiderano utilizzare le tecniche di deep learning per migliorare i motori di ricerca e ottimizzare l'esperienza degli utenti.