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 the O’Reilly learning platform.
O’Reilly members experience books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers.
