Automated Deep Learning Using Neural Network Intelligence
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Berlin|Apress, 2022
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
Vendedor de AbeBooks desde el 9 de julio de 2020
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Optimize, develop, and design PyTorch and TensorFlow models for a specific problem using the Microsoft Neural Network Intelligence (NNI) toolkit. This book includes practical examples illustrating automated deep learning approaches and provides technique.
N° de ref. del artículo 566536967
- Título
- Automated Deep Learning Using Neural Network Intelligence
- Autor
- Gridin, Ivan
- Editorial
- Springer, Berlin|Apress
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1484281489
- ISBN 13
- 9781484281482
Optimize, develop, and design PyTorch and TensorFlow models for a specific problem using the Microsoft Neural Network Intelligence (NNI) toolkit. This book includes practical examples illustrating automated deep learning approaches and provides techniques to facilitate your deep learning model development.
The first chapters of this book cover the basics of NNI toolkit usage and methods for solving hyper-parameter optimization tasks. You will understand the black-box function maximization problem using NNI, and know how to prepare a TensorFlow or PyTorch model for hyper-parameter tuning, launch an experiment, and interpret the results. The book dives into optimization tuners and the search algorithms they are based on: Evolution search, Annealing search, and the Bayesian Optimization approach. The Neural Architecture Search is covered and you will learn how to develop deep learning models from scratch. Multi-trial and one-shot searching approaches of automatic neural network design are presented. The book teaches you how to construct a search space and launch an architecture search using the latest state-of-the-art exploration strategies: Efficient Neural Architecture Search (ENAS) and Differential Architectural Search (DARTS). You will learn how to automate the construction of a neural network architecture for a particular problem and dataset. The book focuses on model compression and feature engineering methods that are essential in automated deep learning. It also includes performance techniques that allow the creation of large-scale distributive training platforms using NNI.
After reading this book, you will know how to use the full toolkit of automated deep learning methods. The techniques and practical examples presented in this book will allow you to bring your neural network routines to a higher level.
- Know the basic concepts of optimization tuners, search space, and trials
- Apply different hyper-parameter optimization algorithms to develop effective neural networks
- Construct new deep learning models from scratch
- Execute the automated Neural Architecture Search to create state-of-the-art deep learning models
- Compress the model to eliminate unnecessary deep learning layers
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Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
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Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
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