概率深度学习 使用Python、Keras和TensorFlow Probability 9787302598657
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302598657 Author 作者 (德)奥利弗·杜尔,(德)贝亚特·西克,(德)埃尔维斯·穆里纳 Format 版本 精装 Pages Number 页数 352页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2022-03-01 Product Dimensions 商品尺寸 32开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 探索深度学习的 MLE (maximum likelihood estimation)原理和统计学基础 发现能输出各种可能结果的概率模型 学习使用标准化流来建模和生成复杂分布 使用贝叶斯神经网络获取模型中的不确定性
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"世界充满了噪声和不确定性。概率深度学习模型可对这些噪声和不确定性进行建模,并将所建的模型应用于现实世界,帮助深度学习工程师评估其结果的准确性、发现错误,并加深他们对算法工作原理的理解。这对自动驾驶汽车和科学测试来说至关重要。《概率深度学习使用Python、 Keras和TensorFlow Probability》 是关于神经网络原理的实践指南,引导读者学习使用不同数据类型的正确分布来提升网络性能,同时推导贝叶斯变体,以通过表达模型自身的不确定性来提高准确性。本书采用了主流的实现框架,提供了易于应用的代码,让读者更加注重实际应用。"
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"世界充满了噪声和不确定性。概率深度学习模型可对这些噪声和不确定性进行建模,并将所建的模型应用于现实世界,帮助深度学习工程师评估其结果的准确性、发现错误,并加深他们对算法工作原理的理解。这对自动驾驶汽车和科学测试来说至关重要。《概率深度学习使用Python、 Keras和TensorFlow Probability》 是关于神经网络原理的实践指南,引导读者学习使用不同数据类型的正确分布来提升网
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