Прикладное глубокое обучение: подход к пониманию глубоких...

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

Умберто Микелуччи
এই বইটি আপনার কতটা পছন্দ?
ফাইলের মান কিরকম?
মান নির্ণয়ের জন্য বইটি ডাউনলোড করুন
ডাউনলোড করা ফাইলগুলির মান কিরকম?

       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.


ক্যাটাগোরিগুলো:
সাল:
2020
প্রকাশক:
БХВ-Петербург
ভাষা:
russian
পৃষ্ঠা:
368
ISBN 10:
597754118X
ISBN 13:
9785977541183
ফাইল:
PDF, 40.35 MB
IPFS:
CID , CID Blake2b
russian, 2020
ডাউনলোড (pdf, 40.35 MB)
তে রূপান্তর প্রক্রিয়া চলছে
-এ রূপান্তর ব্যর্থ হয়েছে

প্রায়শই ব্যবহৃত পরিভাষা