¥ 104 全新
仅1件
作者翁贝托·米凯卢奇(Umberto Michelucci) 著;陶阳 邓红平 译
出版社机械工业出版社
出版时间2019-10
版次1
装帧平装
货号JT社科2
上书时间2020-10-02
本书探讨了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,以及解决在训练深度神经网络时遇到的典型问题的策略。你首先要研究激活函数,主要是单个神经元(relu、sigmoid和swish),了解如何使用TensorFlow进行线性和逻辑回归,并选择正确的代价函数。接着讨论了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。一整章致力于对神经网络误差分析的全面概述,给出了解决来自不同分布的方差、偏差、过度拟合和数据集问题的例子。
深度学习经典案例解析(基于MATLAB)、
全新北京
¥ 61.12
深度学习经典案例解析(基于MATLAB)
全新南京
¥ 64.35
深度学习经典案例解析(基于MATLAB)
全新无锡
¥ 62.00
深度学习经典案例解析(基于MATLAB)
全新无锡
¥ 60.32
深度学习经典案例解析(基于MATLAB)
全新广州
¥ 53.05
深度学习经典案例解析(基于MATLAB)
全新北京
¥ 60.32
深度学习经典案例解析(基于MATLAB)
全新成都
¥ 62.31
深度学习经典案例解析(基于MATLAB)、
全新北京
¥ 61.12
深度学习经典案例解析(基于MATLAB)(
全新北京
¥ 61.12
深度学习经典案例解析(基于MATLAB)
全新无锡
¥ 47.72
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价