Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов

• Автор: Микелуччи У.
• Издательство: БХВ-Петербург
• Год издания: 2020
• Обложка: мягкая обложка
• Страниц: 368
• Томов: 1
• Вес: 380 г.
• ISBN: 978-5-9775-4118-3

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. 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.

Товар имеет необходимые сертификаты качества и безопасности. Действует гарантийное обязательство. Предлагается накопительная система скидок, зависящая от объема предыдущих заказов. Быстрая доставка курьером или в пункт выдачи в срок от 1 дня. Подробную информацию о сроках доставки и скидке можно будет прочесть во время оформления заказа. Приятных покупок.