Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов [Умберто Микелуччи]

Прикладное глубокое обучение.
Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов
[Микелуччи У.]

​

Издательство: BHV, 2020 г.
Автор Микелуччи У.
ISBN 978-5-9775-4118-3
Формат 70×100/16 (165×233 мм)
Иллюстрации черно-белые
Объем 368 стр.
формат pdf скан

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.

Скрытая ссылка