📚 Классика, которую стоит прочитать: бесплатная книга Давида Кризеля о нейросетях
Если хочется разобраться, как нейросети устроены на уровне основ, а не только вызывать API, есть отличный бесплатный материал: A Brief Introduction to Neural Networks Давида Кризеля. Книга выросла из семинара в Боннском университете, первая версия вышла ещё в 2005 году, и с тех пор её дорабатывали.
Книга разделена на три большие части. Первая ведёт от биологии к формализации: биологический нейрон, компоненты искусственных сетей и основы обучения. Вторая посвящена обучению с учителем: перцептроны, backpropagation, RBF-сети и рекуррентные сети. Третья про обучение без учителя: сети Хопфилда, самоорганизующиеся карты Кохонена и теорию адаптивного резонанса.
Отдельно есть экскурсы в кластеризацию, предсказание временных рядов и обучение с подкреплением.
Главное достоинство книги в подаче. Каждое понятие объясняется сначала простыми словами, а потом строго математически, поэтому её одинаково удобно читать и новичку, и тому, кто хочет формул. Иллюстрации автор рисовал сам, в конце глав есть упражнения, а примеры связаны с его Java-библиотекой SNIPE.
Про трансформеры и LLM здесь ничего нет. Зато это хороший фундамент, без которого современные архитектуры понимаются хуже. Распространяется бесплатно по лицензии Creative Commons.
https://dkriesel.com/_media/science/neuronalenetze-en-zeta2-2col-dkrieselcom.pdf
Если хочется разобраться, как нейросети устроены на уровне основ, а не только вызывать API, есть отличный бесплатный материал: A Brief Introduction to Neural Networks Давида Кризеля. Книга выросла из семинара в Боннском университете, первая версия вышла ещё в 2005 году, и с тех пор её дорабатывали.
Книга разделена на три большие части. Первая ведёт от биологии к формализации: биологический нейрон, компоненты искусственных сетей и основы обучения. Вторая посвящена обучению с учителем: перцептроны, backpropagation, RBF-сети и рекуррентные сети. Третья про обучение без учителя: сети Хопфилда, самоорганизующиеся карты Кохонена и теорию адаптивного резонанса.
Отдельно есть экскурсы в кластеризацию, предсказание временных рядов и обучение с подкреплением.
Главное достоинство книги в подаче. Каждое понятие объясняется сначала простыми словами, а потом строго математически, поэтому её одинаково удобно читать и новичку, и тому, кто хочет формул. Иллюстрации автор рисовал сам, в конце глав есть упражнения, а примеры связаны с его Java-библиотекой SNIPE.
Про трансформеры и LLM здесь ничего нет. Зато это хороший фундамент, без которого современные архитектуры понимаются хуже. Распространяется бесплатно по лицензии Creative Commons.
https://dkriesel.com/_media/science/neuronalenetze-en-zeta2-2col-dkrieselcom.pdf