Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов
Микелуччи Умберто
Код товара: 3901659
(0 оценок)Оценить
ОтзывНаписать отзыв
ВопросЗадать вопрос
1 / 2
PDF
Нет в наличии
Доставим в
г. МоскваКурьером
бесплатно от 10 000 ₽
В пункт выдачи
от 155 ₽
бесплатно от 10 000 ₽
Точная стоимость доставки рассчитывается при оформлении заказа
Издательство:
Оригинальное название:
Applied Deep Learning. A Case-Based Approach to Understanding Deep Neural Networks
Год издания:
2020
Переводчик:
Описание
Характеристики
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.
Содержание
Об авторе
О рецензенте
Признательности
Комментарии переводчика
Введение
Глава 1. Вычислительные графы и TensorFlow
Глава 2. Один-единственный нейрон
Глава 3. Нейронные сети прямого распространения
Глава 4. Тренировка нейронных сетей
Глава 5. Регуляризация
Глава 6. Метрический анализ
Глава 7. Гиперпараметрическая настройка
Глава 8. Сверточные и рекуррентные нейронные
сети
Глава 9. Исследовательский проект
Глава 10. Логистическая регрессия с нуля
Предметный указатель
О рецензенте
Признательности
Комментарии переводчика
Введение
Глава 1. Вычислительные графы и TensorFlow
Глава 2. Один-единственный нейрон
Глава 3. Нейронные сети прямого распространения
Глава 4. Тренировка нейронных сетей
Глава 5. Регуляризация
Глава 6. Метрический анализ
Глава 7. Гиперпараметрическая настройка
Глава 8. Сверточные и рекуррентные нейронные
сети
Глава 9. Исследовательский проект
Глава 10. Логистическая регрессия с нуля
Предметный указатель
Отзывы
Вопросы
Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!
Дарим бонусы за отзывы!
За какие отзывы можно получить бонусы?
- За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию
Как получить больше бонусов за отзыв?
- Публикуйте фото или видео к отзыву
- Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"
Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре
Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов» (авторы: Микелуччи Умберто), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!