bookmate game
ru
Шолле Ф.

Глубокое обучение на Python

Kitap eklendiğinde bana bildir
Bu kitabı okumak için Bookmate’e EPUB ya da FB2 dosyası yükleyin. Bir kitabı nasıl yüklerim?
Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части, в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике. «Обучение — это путешествие длинной в жизнь, особенно в области искусственного интеллекта, где неизвестностей гораздо больше, чем определенности.» Франсуа Шолле
Bu kitap şu anda mevcut değil
743 yazdırılmış sayfalar
Bunu zaten okudunuz mu? Bunun hakkında ne düşünüyorsunuz?
👍👎

İzlenimler

  • Андрейbir izlenim paylaşıldı4 yıl önce
    👍Okumaya değer
    💡Çok Şey Öğrendim
    🎯Değer

Alıntılar

  • Kirill Kruglikovalıntı yaptı4 yıl önce
    Этот вопрос открыл двери в новую парадигму программирования. В классическом программировании, в парадигме символического ИИ, люди вводят правила (программу) и данные для обработки в соответствии с этими правилами и получают ответы (рис. 1.2). В машинном обучении люди вводят данные и ответы, соответствующие этим данным, а на выходе получают правила. Эти правила затем можно применить к новым данным для получения оригинальных ответов.
  • Андрейalıntı yaptı5 yıl önce
    Вообще говоря, чем меньше обучающих данных, тем скорее наступит переобучение, а использование маленькой сети — один из способов борьбы с ним.
  • Андрейalıntı yaptı5 yıl önce
    С целочисленными метками следует использовать функцию sparse_categorical_crossentropy:
    model.compile(optimizer='rmsprop',
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
    metrics=['acc'])

Kitap raflarında

fb2epub
Dosyalarınızı sürükleyin ve bırakın (bir kerede en fazla 5 tane)