Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов: Пер. с англ.

Микелуччи Умберто
Артикул2685
ISBN 978-5-9775-4118-3
Количество страниц 368
Формат издания 165 x 215 мм
Серия Внесерийные книги

700 ₽

  • Бумажная книга
    Бумажная книга
    700 ₽
  • Электронная книга
    Электронная книга
    560 ₽

Описание

Затронуты расширенные 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. Показана отладка и оптимизация расширенных методов отсева и регуляризации, настройка проектов машинного обучения, ориентированных на глубокое обучение с использованием сложных наборов данных. При-ведены 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….  

Детали

Артикул2685
ISBN978-5-9775-4118-3
Количество страниц368
Серия Внесерийные книги
ПереплетМягкая обложка
Печать Черно-белая
Год2019
Габариты, мм215 × 165 × 17
Вес, кг0.44

Отзывы

Отзывов пока нет.

Будьте первым, кто оставил отзыв на “Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов: Пер. с англ.”

Рекомендуем также