Книги / Компьютерная литература / Разработка ПО / Общие вопросы разработки и тестирования программного обеспечения

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. Москва

Курьером

бесплатно от 10 000 ₽

В пункт выдачи

от 155 ₽

бесплатно от 10 000 ₽

Точная стоимость доставки рассчитывается при оформлении заказа

Издательство:

BHV

Оригинальное название:

Applied Deep Learning. A Case-Based Approach to Understanding Deep Neural Networks

Год издания:

Переводчик:

Логунов Андрей Викторович

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.

количество томов

количество страниц

368 стр.

переплет

Мягкая обложка

размеры

233x166x16 мм

страна изготовления

Россия

цвет

Чёрный

тип бумаги

офсетная (60-220 г/м2)

формат

70x100/16 (170x240 мм)

ISBN

978-5-9775-4118-3

стандарт

10 шт.

возрастная категория

18+ (нет данных)

вес

448 г

код в Майшоп

3901659

язык

русский

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

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"

Правила начисления бонусов

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!