|
Товару зараз немає в наявності.Ви можете залишити заявку. При появі його у продажу Вам буде надіслано повідомлення. Остання актуальна ціна товару була 500.00 грн. Останній раз товар був у продажу 30.05.2021.
|
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. При-ведены 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.
Глава из книги http://www.bhv.ru/books/get_pdf50view.php?id=204366&number_red=2685&isbn=978-5-9775-4118-3
Оригінальне видання ⇓
Applied Deep Learning. A Case-Based Approach to Understanding Deep Neural Networks, Umberto Michelucci
|
