Библиотека программиста - Cai Sh., Bileschi S., Nielsen E.D., Chollet F. / Шолле Ф., Нильсон Э., Байлесчи С., Цэй Ш. - Deep Learning with JavaScript: Neural networks in TensorFlow.js / JavaScript для глубокого обучения: TensorFlow.js [2021, PDF, RUS]

Примеры страниц

Оглавление

Предисловие ................................................................................................................. 13
Введение ...................................................................................................................... 15
Часть I. Актуальность и основные понятия
Глава 1. Глубокое обучение и JavaScript ...................................................................... 26
Часть II. Введение в TensorFlow.js
Глава 2. Приступим: простая линейная регрессия в TensorFlow.js ................................ 62
Глава 3. Вводим нелинейность: теперь не только взвешенные суммы ....................... 107
Глава 4. Распознавание изображений и звуковых сигналов с помощью
сверточных сетей ........................................................................................ 149
Глава 5. Перенос обучения: переиспользование предобученных нейронных сетей ... 187
Часть III. Продвинутые возможности глубокого обучения
с TensorFlow.js
Глава 6. Работа с данными ........................................................................................ 238
Глава 7. Визуализация данных и моделей ................................................................. 287
Глава 8. Недообучение, переобучение и универсальный технологический процесс
машинного обучения ................................................................................... 318
Глава 9. Глубокое обучение для последовательностей и текста ................................ 339
Глава 10. Генеративное глубокое обучение .............................................................. 384
Глава 11. Основы глубокого обучения с подкреплением ........................................... 427
Часть IV. Резюме и заключительное слово
Глава 12. Тестирование, оптимизация и развертывание моделей ............................. 476
Глава 13. Резюме, заключительные слова и дальнейшие источники информации ..... 517
Приложения
Приложение A. Установка библиотеки tfjs-node-gpu и ее зависимостей ................... 544
Приложение Б. Краткое руководство по тензорам и операциям над ними
в TensorFlow.js ................................................................................. 549