Автор: Умберто Микелуччи
Год: 2020
Издательство: БХВ-Петербург
ISBN 978-5-9775-4118-3
Страниц: 368
Язык: Русский
Формат: PDF
Размер: 40 Mb

Содержание: 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 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.