Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов
-31%
Описание и характеристики
ID товара
2769883
Издательство
BHV-CПб
Год издания
2019
ISBN
978-5-97-754118-3
Количество страниц
368
Размер
23.2x16.6x1.7
Тираж
1200
Вес, г
439
861 ₽
1 249 ₽
+ до 129 бонусов
Осталось мало
В магазины сети,
бесплатно
Завтра
Адреса магазинов
В пункты выдачи,
140 ₽
В пятницу, 10 мая
Пункты выдачи
Доставка курьером,
225 ₽
Завтра
Варианты доставки
Извините, на сайте что-то сломалось.
Обновите страницу.
Отзывы
15 бонусов
за полезный отзыв длиной от 300 символов
15 бонусов
если купили в интернет-магазине «Читай-город»
Оставьте отзыв и получите бонусы
Оставьте первый отзыв и получите за него бонусы.
Это поможет другим покупателям сделать правильный выбор.
3.0
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.