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MARC状态:已编 文献类型:中文图书 浏览次数:9

题名/责任者:
深度学习/(瑞士) 翁贝托·米凯卢奇著
出版发行项:
北京:机械工业出版社,2019
ISBN及定价:
978-7-111-63710-3/CNY89.00
载体形态项:
XII, 268页;24cm
丛编项:
智能系统与技术丛书
个人责任者:
米凯卢奇
个人次要责任者:
陶阳,
中图法分类号:
TP181
一般附注:
机工IT
提要文摘附注:
本书探讨深度学习中的高级主题,例如优化算法、超参数调整、Dropout和误差分析,以及如何解决在训练深度神经网络时遇到的典型问题。书中首先介绍单一神经元网络的激活函数(ReLu、sigmoid和Swish),然后介绍如何使用TensorFlow进行线性和逻辑回归,以及如何选择正确的代价函数,之后讨论具有多个层和神经元的更复杂的神经网络结构,并探讨了权重的随机初始化问题。本书用一整章对神经网络误差分析进行全面概述,给出解决来自不同分布的方差、偏差、过拟合和数据集问题的例子。
使用对象附注:
人工智能领域相关人员
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索书号 条码号 年卷期 馆藏地 书刊状态 还书位置
TP181/101 1706241   自然科学书库-四楼西北     可借 自然科学书库-四楼西北
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