Internet Information Portal
Яндекс

Меню сайта
Разделы новостей
Софт [4865]
Игры [6457]
Игры т.д. и т.п.
Программирование [6]
Скринсейверы [33]
Скринсейвер и все что их косаетя
Антивирус [684]
Всё что касается антивирусов т.д. и т.п.
Мобильные программы [1451]
Всё что касается телефона
Интернет программы [816]
Мультимедиа [6478]
Программы для работы со звуком и видео
Музыка [4893]
сборники музыки, рингтоны и т.д. и т.п.
Видео [3641]
Прочие [3998]
Рабочий стол [445]
Системные программы [1806]
Linux [20]
Графика [1197]
работа с изображениями т.д. и т.п.
Книги [19198]
Книги,литература и т.п.
Фильмы [101]
Боевики, Комедии, Фантастика, Приключения, Различные ситуации и лучшие моменты.
Драйвера [51]
Сборники драйверов и утилиты помогающие установить драйвера
Объявления
Набор журналистов!.

Мы будем рады Вас зачислить в нашу команду.Нам требуются люди, у которых есть желание помогать нам наполнять сайт интересными материалами.

Подробности в раздере "FAQ (вопрос/ответ)"

"Мы будем рады принять от вас пожертвование для развития сайта.
Z513148927408"
Наш опрос
Нужен ли Flash-аплоадер
Всего ответов: 101
Главная » 2020 » Декабрь » 22 » Frank Millstein - Convolutional Neural Networks in Python
Frank Millstein - Convolutional Neural Networks in Python
07:23

This book covers the basics behind Convolutional Neural Networks by introducing you to this complex world of deep learning and artificial neural networks in a simple and easy to understand way. It is perfect for any beginner out there looking forward to learning more about this machine learning field. This book is all about how to use convolutional neural networks for various image, object and other common classification problems in Python. Here, we also take a deeper look into various Keras layer used for building CNNs we take a look at different activation functions and much more, which will eventually lead you to creating highly accurate models able of performing great task results on various image classification, object classification and other problems.Therefore, at the end of the book, you will have a better insight into this world, thus you will be more than prepared to deal with more complex and challenging tasks on your own.
Here Is a Preview of What You’ll Learn In This Book…

Convolutional neural networks structure
How convolutional neural networks actually work
Convolutional neural networks applications
The importance of convolution operator
Different convolutional neural networks layers and their importance
Arrangement of spatial parameters
How and when to use stride and zero-padding
Method of parameter sharing
Matrix multiplication and its importance
Pooling and dense layers
Introducing non-linearity relu activation function
How to train your convolutional neural network models using backpropagation
How and why to apply dropout
CNN model training process
How to build a convolutional neural network
Generating predictions and calculating loss functions
How to train and evaluate your MNIST classifier
How to build a simple image classification CNN
And much, much more!

Название: Convolutional Neural Networks in Python
Автор: Frank Millstein
Язык: English
Издательство: AZW3
Жанр: Python
Год выхода: 2016
Формат: pdf
Страниц: 111
Размер: 10 мб

Скачать Frank Millstein - Convolutional Neural Networks in Python


Категория: Книги | Просмотров: 14 | Добавил: zyzy | Рейтинг: 0.0/0 | | Теги материала: издание, электронная книга, книга, литература

Случайные новости:

html-cсылка на публикацию
BB-cсылка на публикацию
Прямая ссылка на публикацию


Уважаемые посетители, если у Вас проблемы со скачиванием файлов или Вы уже скачали файл, то пожалуйста не поленитесь оставить комментарий или оцените. Этим Вы помогаете другим людям!
Публикация статей на других сайтах только с обратной ссылкой.
"Правила как бесплатно скачать файл."
Всего комментариев: 0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]
Форма входа
Логин:
Пароль:
Друзья сайта
Поиск
Случайные новости:
Статистика

Онлайн всего: 47
Гостей: 42
Пользователей: 5
Mihaelevq, manuelok69, lorriegd1, dennisew3, robertohf16 Яндекс цитирования Рейтинг@Mail.ru
Copyright MyCorp © 2021