В этой книге обсуждаются тонкости внутренней работы модели глубокого обучения. В нем рассматриваются приемы и методы, которые могут не только повысить продуктивность ваших архитектурных навыков машинного обучения, но и представить новые концепции. При правильной реализации они могут выделить вашу модель глубокого обучения среди всех других моделей. Эта книга не только фокусируется на теоретических и концептуальных сферах таких знаний, но также придает не меньшее значение проверке этой информации. Мы делаем это, включая некоторые общие практические примеры и демонстрации, для которых вы обычно строите глубокое обучение, тем самым давая вам лучшее из обоих миров. Основные особенности этой книги включают: Обновление основ модели глубокого обучения и нейронных сетей и объединение их с передовыми знаниями, изложенными в этой книге, усиление предварительных знаний читателя и преобразование их в понимание экспертного уровня. Акцент на этих задачах. которые обычно требуются от моделей глубокого обучения, и вдохнуть в них новую жизнь путем введения новых методов, методов и элементов, которые позволяют модели радикально улучшить производительность моделей глубокого обучения при решении таких задач. Обсуждение экспериментально проверенных методов, которые, как известно, имеют положительное влияние на эффективность модели. В примерах, подробно описанных в этой книге, не используются математические обозначения, чтобы концепции могли быть легко усвоены и освоены программистами, не имеющими математического образования, поэтому приоритет отдается ясности концепций. Учитывая это требование. , в примерах повсюду используется код Numpy, поскольку он лучше всего отражает то, что на самом деле означает код и его цель. Если вы хотите изучить продвинутые стратегии Python, эта книга для вас. Нажмите кнопку «Купить сейчас», чтобы начать сегодня!