深度学习

书籍简介:

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，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。

书籍规格:

书籍信息归属:

深度学习是机械工业出版社于2019.9出版的中图分类号为 TP181 的主题关于 机器学习 的书籍。