TensorFlow для глубокого обучения

This document was uploaded by one of our users. The uploader already confirmed that they had the permission to publish it. If you are author/publisher or own the copyright of this documents, please report to us by using this DMCA report form.

Simply click on the Download Book button.

Yes, Book downloads on Ebookily are 100% Free.

Sometimes the book is free on Amazon As well, so go ahead and hit "Search on Amazon"

Книга знакомит с основами программной библиотеки TensorFlow и принципами глубокого обучения, начиная с нулевого уровня. В книге рассмотрены базовые вычисления в библиотеке TensorFlow, простые обучающиеся системы и их построение, полносвязные глубокие сети, прототипы и превращение прототипов в высококачественные модели, сверхточные нейронные сети и обработка изображений, рекуррентные нейронные сети и наборы естественно-языковых данных, способы обучения с максимизацией подкрепления на примере известных игр, приемы тренинга глубоких сетей с помощью графических и тензорных процессоров. Для разработчиков систем машинного обучения

Author(s): Б. Рамсундар, Р. Б. Заде
Publisher: БХВ-Петербург
Year: 2019

Language: Russian
Pages: 256
City: СПб

Об авторах
Предисловие
Глава 1. Введение в глубокое самообучение
Глава 2. Введение в примитивы TensorFlow
Глава 3. Линейная и логистическая регрессия с помощью TensorFlow
Глава 4. Полносвязные глубокие сети
Глава 5. Гиперпараметрическая оптимизация
Глава 6. Свёрточные нейронные сети
Глава 7. Рекуррентые нейронные сети
Глава 8. Самообучение с максимизацией подкрепления
Глава 9. Тренировка крупных глубоких сетей
Глава 10. Будущее глубокого самообучения
Предметный указатель