оригинал:Deep Learning Quick Reference
протокол:CC BY-NC-SA 4.0
с гордостью принятпереводчик Google
Не беспокойтесь о своем имидже, только о том, как достичь своих целей. - Принципы, принципы жизни 2.3.c
содержание
- Краткий справочник по глубокому обучению
- ноль, предисловие
- 1. Основа глубокого обучения
- 2. Использование глубокого обучения для решения проблем регрессии
- 3. Используйте TensorBoard для мониторинга обучения сети
- В-четвертых, используйте глубокое обучение для решения задач бинарной классификации.
- 5. Используйте Keras для решения задач множественной классификации
- 6. Оптимизация гиперпараметров
- 7. Обучите CNN с нуля
- 8. Использование предварительно обученных CNN для трансферного обучения
- 9. Обучите RNN с нуля
- 10. Обучите LSTM с нуля, используя встраивание слов
- 11. Обучите модель Seq2Seq
- 12. Глубокое обучение с подкреплением
- 13. Генеративно-состязательные сети
Введение
Краткий справочник по глубокому обучению демонстрирует быстрый и практичный способ использования глубокого обучения. Он фокусируется на реальных проблемах и предоставляет только достаточно теории и математики, чтобы углубить понимание читателем предмета. Глубокое обучение — захватывающая, быстро развивающаяся ветвь машинного обучения, но это также область, в которую можно погрузиться. В этой области каждый день проводится большое количество подробных и сложных исследований, и они могут быть ошеломляющими. В этой книге я сосредоточусь на том, чтобы научить вас применять глубокое обучение к множеству реальных проблем. Я надеюсь, что эта книга даст вам инструменты, необходимые для решения задач машинного обучения с использованием методов глубокого обучения.
Руководство по взносам
Этот проект нуждается в корректуре, и вы можете отправить запрос на слияние.
Пожалуйста, имейте смелость переводить и улучшать переводы. Несмотря на то, что мы стремимся к совершенству, мы не ожидаем, что вы будете безупречны, поэтому не беспокойтесь об ошибках перевода - в большинстве случаев наши серверы записали все переводы, поэтому вам не нужно беспокоиться о своих ошибках до непоправимых повреждать. (Адаптировано из Википедии)
Контакты
главный
- Дракон: 562826179
разное
- в нашемapachecn/apachecn-tf-zhСообщить о проблеме на github.
- Электронная почта на электронную почту:
apachecn@163.com. - в нашемОрганизация группы по обмену знаниямиПросто свяжитесь с владельцем/администратором группы.
о нас
Мы iBooker, большое сообщество с открытым исходным кодом, мы-медиа и онлайн-сообщество заработка, с группой QQ, насчитывающей более 10 000 человек и не менее 10 000 подписчиков. Более 60 тысяч звезд Github во всех организациях Github100 лучших. Ежедневный uip всех его сайтов превышает 4k,Рейтинг Alexa достиг 20 тыс.. Наши основные члены имеютЭксперт по блогам CSDNиОтличный автор коротких книг по программированиюСертификация. Мы создали некоммерческий проект по переводу документов и учебных пособий.ApacheCN.
В отличие от коммерческих организаций, мы не гоняемся за горячими точками или наемниками. Как некоммерческая организация, мы ставим завершение проекта на первое место, и у нас есть достаточно времени, чтобы отполировать проект до крайности. Мы надеемся сделать то, что действительно нужно большинству энтузиастов ИИ и отдельных разработчиков, и создать действительно ценные работы с длинным хвостом.
спонсировать нас
Через встроенную в платформу функцию вознаграждения иликликните сюда.