TensorFlow для глубокого обучения
Практическое руководство.
Б. Рамсундар, Р. Б. Заде «TensorFlow для глубокого обучения» БХВ-Петербург, 2019 год, 256 стр.,ISBN 978-5-9775-4014-8; (PDF-DJVU)
Описание книги.
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
Оглавление.
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. Гнперпараметрнческая оптимизация
Глава 6. Сверточные нейронные сети
Глава 7. Рекуррентные нейронные сети
Глава 8. Самообучение с максимизацией подкрепления
Глава 9. Тренировка крупных глубоких сетей
Глава 10. Будущее глубокого самообучения
Добавить комментарий