• Fri frakt över 249 kr
  • •
  • Snabba leveranser
  • •
  • Billiga böcker
Kundservice

Du är på sajten för privatpersoner.

Företag, bibliotek eller offentlig verksamhet?

Du handlar på classic.bokus.com, där alla dina funktioner finns intakta.
Till classic.bokus.com
Bokus logotyp. Gå till startsidan.
  • Erbjudanden
  • Nyheter
  • Student
  • Topplistor
  • Barn & ungdom
  • Bokus Play
  • E-böcker
  • Pocketböcker
  • Spel & pussel

10% rabatt på allt med kod: NYSTART10 →

Sidfot

Mina sidor

    Hjälp

    • Kundservice
    • Vanliga frågor och svar
    • Frakt och leverans
    • Retur vid ångerrätt
    • Reklamera vara
    • Betalning
    • Köpvillkor
    • Allmänna villkor
    • Information om webbplatsens tillgänglighet

    Om Bokus

    • Om oss
    • Pressrum
    • För studenter
    • För företag
    • För bibliotek och offentlig verksamhet
    • För leverantörer
    • Hållbarhet

    Populärt

    • Aktuella erbjudanden
    • Presentkort
    • Studentlitteratur
    • Nya böcker
    • Topplistor
    • Signerade böcker
    • Engelska böcker

    Inspiration

    • Boktips
    • BookTok
    • Populära bokserier
    • Barnbokskaraktärer
    • Populära författare
    Logotyp för Bokus
    Följ oss på Facebook (extern länk)Följ oss på Instagram (extern länk)Följ oss på YouTube (extern länk)Följ oss på TikTok (extern länk)
    bokus @ CookiesAnpassa cookiesIntegritetspolicyKöpvillkor
    Till Citymail hemsida (extern länk)Till Budbee hemsida (extern länk)Till Postnord hemsida (extern länk)Till Schenker hemsida (extern länk)Till Early Bird hemsida (extern länk)Till Walleys hemsida (extern länk)
    1. Data och IT
    2. Systemvetenskap och AI

    Neural Networks: Tricks of the Trade

    AvGrégoire Montavon,Geneviève Orr

    Häftad, Engelska, 2012

    Del i serien Lecture Notes in Computer Science

    1 674 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 10-15 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Beskrivning

    The twenty last years have been marked by an increase in available data and computing power. In parallel to this trend, the focus of neural network research and the practice of training neural networks has undergone a number of important changes, for example, use of deep learning machines.The second edition of the book augments the first edition with more tricks, which have resulted from 14 years of theory and experimentation by some of the world's most prominent neural network researchers. These tricks can make a substantial difference (in terms of speed, ease of implementation, and accuracy) when it comes to putting algorithms to work on real problems.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2012-11-06
    • Mått:155 x 235 x 42 mm
    • Vikt:1 174 g
    • Format:Häftad
    • Språk:Engelska
    • Serie:Lecture Notes in Computer Science
    • Antal sidor:769
    • Upplaga:2
    • Förlag:Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG
    • ISBN:9783642352881

    Utforska kategorier

    • Systemvetenskap och AI inom Data och IT
    • Artificiell intelligens inom Data och IT
    • Programmeringsböcker inom Data och IT

    Innehållsförteckning

    • Introduction.- Preface on Speeding Learning.- 1. Efficient BackProp.- Preface on Regularization Techniques to Improve Generalization.- 2. Early Stopping — But When?.- 3. A Simple Trick for Estimating the Weight Decay Parameter.- 4. Controlling the Hyperparameter Search in MacKay’s Bayesian Neural Network Framework.- 5. Adaptive Regularization in Neural Network Modeling.- 6. Large Ensemble Averaging.- Preface on Improving Network Models and Algorithmic Tricks.- 7. Square Unit Augmented, Radially Extended, Multilayer Perceptrons.- 8. A Dozen Tricks with Multitask Learning.- 9. Solving the Ill-Conditioning in Neural Network Learning.- 10. Centering Neural Network Gradient Factors.- 11. Avoiding Roundoff Error in Backpropagating Derivatives.- 12. Transformation Invariance in Pattern Recognition –Tangent Distance and Tangent Propagation.- 13. Combining Neural Networks and Context-Driven Search for On-line, Printed Handwriting Recognition in the Newtons.- 14. Neural Network Classification and Prior Class Probabilities.- 15. Applying Divide and Conquer to Large Scale Pattern Recognition Tasks.- Preface on Tricks for Time Series.- 16. Forecasting the Economy with Neural Nets: A Survey of Challenges and Solutions.- 17. How to Train Neural Networks.- Preface on Big Learning in Deep Neural Networks.- 18. Stochastic Gradient Descent Tricks.- 19. Practical Recommendations for Gradient-Based Training of Deep Architectures.- 20. Training Deep and Recurrent Networks with Hessian-Free Optimization.- 21. Implementing Neural Networks Efficiently.- Preface onBetter Representations: Invariant, Disentangled and Reusable.- 22. Learning Feature Representations with K-Means.- 23. Deep Big Multilayer Perceptrons for Digit Recognition.- 24. A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines.- 25. Deep Boltzmann Machines and the Centering Trick.- 26. Deep Learning via Semi-supervised Embedding.- Preface on Identifying Dynamical Systems for Forecasting and Control.- 27. A Practical Guide to Applying Echo State Networks.- 28. Forecasting with Recurrent Neural Networks: 12 Tricks.- 29. Solving Partially Observable Reinforcement Learning Problems with Recurrent Neural Networks.- 30. 10 Steps and Some Tricks to Set up Neural Reinforcement Controllers.