 Название: Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов
Автор: Микелуччи Умберто
Издательство: БХВ-Петербург
Год: 2020
Страниц: 370
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 40.4 MB
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.
Скачать Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей
|
Навигация
Вход на сайт
Реклама
Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов 
