Библиотека knigago >> Компьютеры: Разработка ПО >> Искусственный интеллект >> Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту


СЛУЧАЙНЫЙ КОММЕНТАРИЙ

# 958, книга: Мантра тысячи смертей (СИ)
автор: Алекс Кин

Фэнтези (прочее) В стране Ирионд, где искусство некромантии процветает, молодой человек по имени Фелис обнаруживает у себя редкий дар. Он становится обладателем Мантры Тысячи Смертей, древней и смертоносной техники, которая позволяет контролировать души умерших. Фелису предстоит пройти опасный путь, сражаясь с врагами и исследуя тайны своей силы. Его путь переплетается с судьбами других персонажей, включая колдунью-отступницу, загадочного убийцу и принца-изгнанника. Персонажи хорошо...

Грант Бейлевельд , Джон Крон , Аглаэ Бассенс - Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту

Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту
Книга - Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту.  Грант Бейлевельд , Джон Крон , Аглаэ Бассенс  - прочитать полностью в библиотеке КнигаГо
Название:
Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту
Грант Бейлевельд , Джон Крон , Аглаэ Бассенс

Жанр:

Искусственный интеллект

Изадано в серии:

Библиотека программиста

Издательство:

Питер

Год издания:

ISBN:

978-5-4461-1574-7

Отзывы:

Комментировать

Рейтинг:

Поделись книгой с друзьями!

Помощь сайту: донат на оплату сервера

Краткое содержание книги "Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту"

Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными. Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch. Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения — от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов. 16+

Читаем онлайн "Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту". [Страница - 164]

процедурного пути. Например, маловероятно,

ГЛАВА 14. Вперед, к собственным проектам глубокого обучения

  373

что вы будете проходить следующие этапы строго линейно: по достижении определенной точки в процессе реализации у вас может появиться догадка1 о том,
как можно усовершенствовать предыдущие этапы в зависимости от поведения
модели2, и в результате придется вернуться назад и повторить некоторые шаги
несколько (иногда десять и более) раз! Вот наше пошаговое руководство:
1. Инициализация параметров: как рассказывается в главе 9 (см. рис. 9.3),
параметры модели следует инициализировать разумными случайными
значениями. Смещения мы рекомендуем инициализировать нулем, а для
инициализации весов использовать метод Ксавье Глоро (Xavier Glorot).
К счастью, при использовании библиотеки Keras такая разумная инициализация слоев, как правило, выполняется автоматически.
2. Выбор функции стоимости: при решении задач классификации обычно
предпочтительнее использовать функцию стоимости перекрестной энтропии. В задачах регрессии лучше использовать среднеквадратичную
ошибку. А желающие поэкспериментировать смогут найти другие варианты
в keras.io/losses.
3. Увеличение шансов на успех: если первоначальная модель (например,
­основанная на любой из моделей из этой книги) показывает низкую эффективность на проверочных данных (например, точность --">

Оставить комментарий:


Ваш e-mail является приватным и не будет опубликован в комментарии.

Книги схожие с «Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту» по жанру, серии, автору или названию:

Архитекторы интеллекта. Мартин Форд
- Архитекторы интеллекта

Жанр: Современные российские издания

Год издания: 2019

Серия: Библиотека программиста

Грокаем глубокое обучение.. Эндрю Траск
- Грокаем глубокое обучение.

Жанр: Искусственный интеллект

Год издания: 2019

Серия: Библиотека программиста

Машинное обучение без лишних слов. Андрей Бурков
- Машинное обучение без лишних слов

Жанр: Искусственный интеллект

Год издания: 2020

Серия: Библиотека программиста

Другие книги из серии «Библиотека программиста»:

SQL: быстрое погружение. Уолтер Шилдс
- SQL: быстрое погружение

Жанр: Базы данных

Год издания: 2022

Серия: Библиотека программиста

PyTorch. Освещая глубокое обучение. Эли Стивенс
- PyTorch. Освещая глубокое обучение

Жанр: Python

Год издания: 2022

Серия: Библиотека программиста