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• 010 __ |a 978-7-111-63710-3 |d CNY89.00

• 092 __ |b 百万庄10165200074

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• 102 __ |a CN |b 110000

• 200 0_ |a 深度学习 |A Shen Du Xue Xi |f (瑞士) 翁贝托·米凯卢奇著

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2019

• 215 __ |a XII, 268页 |d 24cm

• 225 0_ |a 智能系统与技术丛书 |A Zhi Neng Xi Tong Yu Ji Shu Cong Shu

• 300 __ |a 机工IT

• 330 __ |a 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。

• 333 __ |a 人工智能领域相关人员

• 690 __ |a TP181

• 701 _0 |a 米凯卢奇 |A Mi Kai Lu Qi

• 702 _0 |a 陶阳, |A Tao Yang ,

• 801 _0 |a CN |b 百万庄 |c 1900-01-01

• 905 __ |a WFKJXY |d TP181/101

• 920 __ |a 4370400 |z 1