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 (Re. Lu, сигмоида и Swish), линейная и логистическая регрессии, библиотека Tensor. Flow, 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
Ваш отзыв о Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов будет первым. Не всегда достаточно просто прочитать отзывы, иногда мы также хотим поделиться своим мнением о товаре. Наше мнение может быть важным для других потенциальных покупателей, а также для самого продавца. Поэтому, после приобретения Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов, мы рекомендуем написать информативный комментарий, чтобы помочь другим людям сделать правильный выбор.
Когда мы делаем покупки в интернете, одной из важнейших составляющих процесса является доставка. Правильно указанный адрес доставки - это залог того, что Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов окажется в ваших руках точно вовремя. Важно указать полный и точный адрес доставки для транспортной компаниии и курьеру.
