Прикладное глубокое обучение: подход к пониманию глубоких...

Прикладное глубокое обучение: подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов

Умберто Микелуччи
Wie gefällt Ihnen dieses Buch?
Wie ist die Qualität der Datei?
Herunterladen Sie das Buch, um Ihre Qualität zu bewerten
Wie ist die Qualität der heruntergeladenen Dateien?

       В книге затронуты современные темы глубокого обучения: оптимизационные алгоритмы, настройка гиперпараметров, отсев и анализ ошибок, стратегии решения типичных задач во время тренировки
глубоких нейронных сетей.

       Описаны простые активационные функции с единственным нейроном (ReLu, сигмоида и Swish), линейная и логистическая регрессии, библиотека TensorFlow, выбор стоимостной функции, а
также более сложные нейросетевые архитектуры с многочисленными слоями и
нейронами.

       Продемонстрирована отладка и оптимизация расширенных методов отсева и регуляризации, настройка проектов машинного обучения, ориентированных на глубокое обучение с
использованием сложных наборов данных.

       Приведены результаты анализа ошибок нейронной сети с примерами решения проблем, возникающих из-за дисперсии, смещения, переподгонки или разрозненных наборов данных. По каждому
техническому решению даны примеры решения практических задач.

       Чему вы научитесь:

          - Правильно внедрять передовые методы в Python и TensorFlow

          - Выполнять отладку и оптимизацию продвинутыми методами

          - Проводить анализ ошибок

          - Настраивать проект машинного обучения, ориентированный на глубокое обучение на сложном
наборе данных.

      Для освоения изложенного в книге материала достаточен средний уровень понимания машинного
обучения, линейной алгебры, математического анализа и  базовый уровень программирования на Python.

 Перевод с английского Андрея Логунова.


Jahr:
2020
Verlag:
БХВ-Петербург
Sprache:
russian
Seiten:
368
ISBN 10:
597754118X
ISBN 13:
9785977541183
Datei:
PDF, 40.35 MB
IPFS:
CID , CID Blake2b
russian, 2020
Herunterladen (pdf, 40.35 MB)
Die Konvertierung in ist im Gange
Die Konvertierung in ist fehlgeschlagen

Am meisten angefragte Begriffe