1. Книга в формате pdf
Описаны простые активационные функции с единственным нейроном сигмоида и линейная и логистическая регрессии, библиотека выбор стоимостной (ReLu, TensorFow, Swish), 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 книгу можно бесплатно по данной ссылке: Скачать
0 Комментарии