Глубокое обучение с точки зрения практика

Глубокое обучение с точки зрения практика

Bibliographic Details
Main Author:	Паттерсон Д.
Other Authors:	Гибсон А.
Summary:	Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение — и особенно глубокие нейронные сети — может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения. Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения — настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark. Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов глубокого обучения. Книга из коллекции ДМК Пресс - Информатика
Published:	Москва, ДМК Пресс, 2018
Subjects:	машины обучение биологические корни глубокое обучение векторы тензоры преобразование данных решение систем уравнений вероятность апостериорная вероятность распределения вероятности смещение выборки регрессия кластеризация оптимизация выпуклая оптимизация градиентный спуск стохастический градиентный спуск порождающие модели дискриминантные модели логистическая регрессия интерпретация результата логистической регрессии матрица неточностей нейронные сети биологический нейрон перцептрон многослойные сети прямого распространения обучение нейронных сетей обучение методом обратного распространения линейная функция сигмоида функция softmax линейная ректификация функции потерь для регрессии функции потерь для классификации функции потерь для реконструкции скорость обучения разреженность архитектурные принципы глубоких сетей слои функции активации алгоритмы оптимизации гиперпараметры строительные блоки глубоких сетей ограниченные машины больцмана автокодировщики вариационные автокодировщики глубокие сети доверия порождающие состязательные сети сверточные нейронные сети интуитивное описание архитектуры снс входной слой пулинговые слои моделирование времени lstm-сети предметно-ориентированные приложения архитектура сети моделирование csv-данных моделирование рукописных цифр моделирование текста классификация временных рядов java-программа автокодировщика вариационные автокодировщики для реконструкции цифр применение глубокого обучения в обработке естественного языка обучение погружениям слов распределенные представления предложений
Online Access:	https://e.lanbook.com/book/116122 https://e.lanbook.com/img/cover/book/116122.jpg
Format:	Electronic Book

Internet

https://e.lanbook.com/book/116122
https://e.lanbook.com/img/cover/book/116122.jpg