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题名/责任者:

深度学习:基于案例理解深度神经网络/(瑞士)翁贝托·米凯卢奇(Umberto Michelucci)著 陶阳, 邓红平译

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:图;24cm

并列正题名:

Applied deep learning:a case-based approach to understanding deep neural network

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

(瑞士) 米凯卢奇 (Michelucci, Umberto) 著

个人次要责任者:

陶阳 1976- 译

个人次要责任者:

邓红平 1977- 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

本书简体字中文版由Apress出版社授权机械工业出版社独家出版

责任者附注:

翁贝托·米凯卢奇, 目前在瑞士领先的医疗保险公司从事创新和人工智能工作。陶阳, 1976年生, 汉族, 河南泌阳人, 博士, 毕业于国防科技大学计算机学院。邓红平, 1977年生, 汉族, 江西新余人, 2008年获北京大学软件工程硕士学位。

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。

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