Микелуччи Умберто: Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов
Артикул: p6091516
Купили 24 раза
О товаре
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. 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.
Характеристики
- Автор:
- Умберто Микелуччи
- Раздел:
- Информатика
- ISBN:
- Год издания:
- 2019
- Количество страниц:
- 368
- Формат:
- 166x232 мм
- Вес:
- 0.44 кг
Отзывов ещё нет — вы можете быть первым.
Дарим до 50 бонусов за отзыв