Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов
Raamat riiulist
Kirjeldus
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.Toode ID
1614439
Autor
Kirjastaja
Aasta
2019
ISBN
978-5-9775-4118-3
Kood
10305048
Kaal
0.44
Vorming
70х100/16
Kättesaadavus
Laos
Pakendi suurus
XS
