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. Название: Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов Автор: Умберто Микелуччи Год: 2020 Жанр: программирование Издательство: БХВ-Петербург Язык: Русский Формат: pdf Качество: Отсканированные страницы + слой распознанного текста Страниц: 370 Размер: 40 MB Скачать Умберто Микелуччи - Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов (2020) Скачать с 2bay.org Скачать с Katfile.com Скачать с Gigapeta.com