bookmate game
Шолле Ф.

Глубокое обучение на Python

Berätta för mig när boken läggs till
För att kunna läsa den här boken överför filer i EPUB- eller FB2-format till Bookmate. Hur laddar jag upp en bok?
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
Den här boken är inte tillgänglig just nu
743 trycksidor
Har du redan läst den? Vad tycker du om den?
👍👎

Intryck

  • Андрейdelade ett intryckför 4 år sedan
    👍Värt att läsa
    💡Lärde mig mycket
    🎯Givande

Citat

  • Kirill Kruglikovhar citeratför 4 år sedan
    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.
  • Андрейhar citeratför 5 år sedan
    Вообще говоря, чем меньше обучающих данных, тем скорее наступит переобучение, а использование маленькой сети — один из способов борьбы с ним.
  • Андрейhar citeratför 5 år sedan
    С целочисленными метками следует использовать функцию sparse_categorical_crossentropy:
    model.compile(optimizer='rmsprop',
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
    metrics=['acc'])

I bokhyllorna

fb2epub
Dra och släpp dina filer (upp till fem åt gången)