التعلم غير الخاضع للإشراف - (علم الأعصاب الحسابي) تأليف Geoffrey Hinton & Terrence Sejnowski (غلاف ورقي)

ملخص الكتاب منذ تأسيسها في عام 1989 على يد Terrence Sejnowski، أصبحت Neural Computation المجلة الرائدة في هذا المجال. يجمع كتاب Foundations of Neural Computation، حسب الموضوع، أهم الأوراق البحثية التي نُشرت في المجلة على مدار السنوات التسع الماضية. يركز هذا المجلد من Foundations of Neural Computation، والمتخصص في خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف، على خوارزميات تعلم الشبكات العصبية التي لا تتطلب معلماً صريحاً. ويتمثل هدف التعلم غير الخاضع للإشراف في استخراج تمثيل داخلي فعال للبنية الإحصائية الضمنية في المدخلات. تقدم هذه الخوارزميات رؤىً حول تطور القشرة المخية والتعلم الضمني لدى البشر. كما تهم المهندسين العاملين في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية والتعرف على الكلام ممن يسعون إلى الحصول على تمثيلات فعالة لبيانات المدخلات الخام. من الغلاف الخلفي: يركز هذا المجلد، المتخصص في خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف، على خوارزميات تعلم الشبكات العصبية التي لا تتطلب معلماً صريحاً. ويتمثل هدف التعلم غير الخاضع للإشراف في استخراج تمثيل داخلي فعال للبنية الإحصائية الضمنية في المدخلات. تقدم هذه الخوارزميات رؤىً متعمقة حول تطور القشرة المخية والتعلم الضمني لدى البشر. كما تهم المهندسين العاملين في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية والتعرف على الكلام ممن يسعون للوصول إلى تمثيلات فعالة لبيانات المدخلات الخام.

عن المؤلف Geoffrey Hinton هو أستاذ علوم الحاسوب في University of Toronto. ويشغل Terrence J. Sejnowski كرسي Francis Crick في Salk Institute for Biological Studies، وهو أستاذ متميز في University of California, San Diego. لقد كان عضواً في اللجنة الاستشارية لمبادرة BRAIN التابعة لإدارة أوباما، وهو رئيس مؤسسة Neural Information Processing (NIPS). كما أنه مؤلف كتاب The Deep Learning Revolution الصادر عن MIT Press وكتب أخرى.