Прикладное глубокое обучение Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов БХВ Петербург 978 5 9775 4118 3

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.

Магазин: book24 RU

ISBN: 978-5-9775-4118-3
Объем: 368
Автор: Микелуччи У.
Издательство: БХВ-Петербург
Год: 2020
Код номенклатуры: ORS861048310006600
Электронная: Нет
noСкидка: no