Description

Создаем нейронную сеть. Книга начинается с краткого введения в нейронные сети и объяснения их роли в машинном обучении. Автор рассматривает различные типы нейронных сетей. Например, перцептрон, сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети. Тарик объясняет их основные принципы работы. В следующей части книги «Создаем нейронную сеть» автор описывает основные концепции обучения нейронных сетей. Он объясняет, что такое функция потерь и как она используется для оценки эффективности нейронной сети. Также рассматриваются различные алгоритмы оптимизации, такие как стохастический градиентный спуск и метод обратного распространения ошибки.

В этой части книги автор подробно описывает процесс проектирования нейронной сети. Он объясняет, как выбрать подходящую архитектуру нейронной сети для конкретной задачи. Как определить количество скрытых слоев и нейронов в каждом слое, а также как выбрать функцию активации. В следующей части книги автор переходит к описанию процесса обучения нейронной сети. Он объясняет, как подготовить данные для обучения, как разделить данные на обучающую, проверочную и тестовую выборки, и как использовать эти данные для обучения нейронной сети.

В заключительной части книги автор рассматривает различные примеры применения нейронных сетей. Таким образом, он показывает, как использовать нейронные сети для решения задач классификации, регрессии и кластеризации данных. Также автор обсуждает проблемы, связанные с переобучением и недообучением нейронной сети, и предлагает методы их решения.