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Python貝葉斯深度學習

Python貝葉斯深度學習

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  • 作者:(英) 馬特·貝納坦, 約赫姆·吉特馬, 瑪麗安·施耐德著
  • 出版時間:2024/10/1
  • ISBN:9787302672166
  • 出 版 社:清華大學出版社
適用讀者:本書適用于正在尋找通過概率深度學習開發更強大的深度學習模型的方法的研究人員和開發人員
  • 中圖法分類:TP181 
  • 頁碼:214頁
  • 紙張:
  • 版次:
  • 開本:24cm
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本書介紹了解貝葉斯神經網絡的基本原理, 了解不同的關鍵BNN實現/近似之間的權衡, 了解概率DNN在生產背景下的優勢, 指導如何實現各種BDL方法, 以及如何將這些方法應用于現實世界中的問題, 了解如何評估BDL方法并為特定任務選擇最佳方法。通過本書, 讀者將了解預測任務中不確定性估計的重要性, 并將了解各種用于產生原則性不確定性估計的貝葉斯深度學習方法。讀者將在這些方法的實施過程中得到指導, 并將學習如何選擇和在現實世界中應用貝葉斯深度學習方法。在本書結束時, 讀者將對貝葉斯深度學習和其所提供的優勢具有很好的理解, 并能夠開發貝葉斯深度學習模型, 以幫助使自己的應用更加強大。
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