剧情简介：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，并讨论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，给出如何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。 本书还讨论在不使用任何Python库（NumPy除外）的情况下，如何从零开始完全实现逻辑回归，以便用诸如TensorFlow这样的库进行快速和有效的实验。本书包括每种方法的案例研究，以便将所有理论信息付诸实践。你还将学到Python代码的优化技巧（例如，使用NumPy对循环进行...(展开全部)
外文名：Applied Deep Learning:A Case-Based Approach to Understanding Deep Neural Networks
作者：翁贝托•米凯卢奇
出版社：机械工业出版社
ISBN：9787111637103
