Добавить в избранное
Форум
Правила сайта "Мир Книг"
Группа в Вконтакте
Подписка на книги
Правообладателям
Найти книгу:
Навигация
Вход на сайт
Регистрация



Реклама



Название: Neural Network for Beginners: Build Deep Neural Networks and Develop Strong Fundamentals using Python’s NumPy and Matplotlib
Автор: Sebastian Klaas
Издательство: BPB Publications
Год: 2022
Формат: True ePUB
Страниц: 376
Размер: 10 Mb
Язык: English

KEY FEATURES
? Understand applications like reinforcement learning, automatic driving and image generation.
? Understand neural networks accompanied with figures and charts.
? Learn about determining coefficients and initial values of weights.

DESCRIPTION
Deep learning helps you solve issues related to data problems as it has a vast array of mathematical algorithms and has capacity to detect patterns.

This book starts with a quick view of deep learning in Python which would include definition, features and applications. You would be learning about perceptron, neural networks, Backpropagation. This book would also give you a clear insight of how to use Numpy and Matplotlin in deep learning models.

By the end of the book, you'll have the knowledge to apply the relevant technologies in deep learning.

WHAT YOU WILL LEARN
? To develop deep learning applications, use Python with few outside inputs.
? Study several ideas of profound learning and neural networks
? Learn how to determine coefficients of learning and weight values
? Explore applications such as automation, image generation and reinforcement learning
? Implement trends like batch Normalisation, dropout, and Adam







ОТСУТСТВУЕТ ССЫЛКА/ НЕ РАБОЧАЯ ССЫЛКА ЕСТЬ РЕШЕНИЕ, ПИШИМ СЮДА!







Автор: vitvikvas 31-01-2022, 11:47 | Напечатать |
 
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.





С этой публикацией часто скачивают:

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.


 MirKnig.Su  ©2024     При использовании материалов библиотеки обязательна обратная активная ссылка    Политика конфиденциальности