Rozdział 12. Modele niestandardowe i uczenie za pomocą modułu TensorFlow

Do tej pory korzystaliśmy wyłącznie z wyspecjalizowanego API tf.keras, stanowiącego część modułu TensorFlow, ale mimo to osiągnęliśmy dzięki niemu już bardzo dużo: stworzyliśmy zróżnicowane struktury sieci neuronowych, w tym takie jak sieci regresyjne i klasyfikacyjne, sieci Wide & Deep i sieci samonormalizujące. Korzystaliśmy przy tym z przeróżnych technik, np. normalizacji wsadowej, porzucania i harmonogramów współczynnika uczenia. Istotnie, w 95% przypadków, z jakimi będziesz mieć do czynienia, powinien w zupełności wystarczyć interfejs tf.keras (a czasami także tf.data; zob. rozdział 13.). Nadszedł jednak czas zagłębić się dokładniej w strukturę modułu TensorFlow i przyjrzeć ...

Get Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow now with O’Reilly online learning.

O’Reilly members experience live online training, plus books, videos, and digital content from 200+ publishers.