вероятное глубокое обучение

Вероятностное глубокое обучение показывает, как вероятностные модели глубокого обучения дают читателям инструменты для выявления и учета неститалентных и потенциальных ошибок в своих результатах. Начиная с применения базового принципа максимального вероятности подгонки кривой к глубокому обучению, читатели будут перейти к использованию основы вероятности на основе Python TensorFlow, и создают байесовские нейронные сети, которые могут указать их высоко. Ключевые особенности * Принцип максимального правдоподобия, лежащий в основе приложений глубокого обучения * Вероятностные модели DL, которые могут указывать на диапазон возможных результатов * Байесовское глубокое обучение, которое допускает Unteintes, возникающие в реальных ситуациях * Применение вероятностных принципов к вариационным автообородерам, нацеленным на читателя, испытываемого с разработкой машинного обучения или приложений для глубокого обучения. О технологии вероятностных моделей глубокого обучения лучше подходят для борьбы с шумом и неспособностью даты реального мира-важнейшего фактора для автомобилей с самостоятельным вождением, научных результатов, финансовых отраслей и других скоплений с скором Приложения. Оливер Дурр является профессором науки о данных в Университете прикладных наук в Констанце, немцы. Битчан занимает председатель прикладной статистики в Жау и работает в качестве исследователя и преподавателя в Цюрихском университете, а также в качестве преподавателя в Эт Цюрих. Элвис Мурина - помощник по исследованию, ответственный за обширные удары, которые сопровождают эту книгу. Дурр и больные являются экспертами в области машинного обучения и статистики. Они контролировали многочисленных бакалавров, мастеров и доктора философии Seson Тема глубокого обучения, а также спланировали и провели несколько курсов по глубокому обучению аспирантуру и мастерам. Все три автора работают с методами глубокого обучения с 2013 года и имеют обширный опыт в области преподавания темы и развития, вероятно, модели глубокого обучения

• Автор: Оливер Дурр, Бит Болот
• Издатель: Manning Publications
• Год публикации: 2021
• обложка: Soft
• Количество страниц: 252
• Размеры: 18,6 x 23,4 x 2,1 см
• язык: английский
• isbn: 9781617296079