Суббота, 18.01.2020, 14:07
Приветствую Вас Гость | RSS
Главная Регистрация Вход
 Меню сайта


 Категории

Реклама

Реклама


18:50


Умберто Микелуччи - Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов (2020)


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.

Название: Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов
Автор: Умберто Микелуччи
Год: 2020
Жанр: программирование
Издательство: БХВ-Петербург
Язык: Русский

Формат: pdf
Качество: Отсканированные страницы + слой распознанного текста
Страниц: 370
Размер: 40 MB

Скачать Умберто Микелуччи - Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов (2020)




Поделиться новостью в соц. сетях

Поделиться новостью с другом

Подпишись на новые материалы у нас на сайте

Ваш E-mail адрес:


Категория: Книги, журналы | Просмотров: 12 | Добавил: didl3 | Теги: программирование, Подход к пониманию глубоких нейронн, Прикладное глубокое обучение, книги |
Рейтинг: 0.0/0
Всего комментариев: 0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]
 Профиль на сайте
Гость !

Гость мы рады вас видеть, пожалуйста [Зарегистрируйтесь] или [Войдите] на сайт!

Реклама

Статистика сайта
Материалов всего [?]: 18913
+

Пользователей всего: 557
Яндекс цитирования

Яндекс.Метрика
Кто Онлайн: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0
Гости сайта Юзеры


Пользователи онлайн:


Реклама


Для Вебмастера

Опрос на сайте

Вверх
Copyright MyCorp © 2020 Конструктор сайтов - uCoz