T�tulo: Bayesian Deep Learning: Work with Bayesian Neural Networks BNN and BDL to employ an Ensemble of Deep Learning Models
Editor: Packt Publishing Limited
ISBN 10: 180324688X
ISBN 13: 9781803246888
Encuadernaci�n: Paperback / softback
Estado: New
Peso: 526 gramos

Acerca de

Sinopsis

Develop Bayesian Deep Learning models to help make your own applications more robust.

Key Features

Learn how advanced convolutions work
Learn to implement a convolution neural network
Learn advanced architectures using convolution neural networks
Apply Bayesian NN to decrease weighted distribution

Book Description

Bayesian Deep Learning provides principled methods for developing deep learning models capable of producing uncertainty estimates.

Typical deep learning methods do not produce principled uncertainty estimates, i.e. they don’t know when they don’t know. Principled uncertainty estimates allow developers to handle unexpected scenarios in real-world applications, and therefore facilitate the development of safer, more robust systems.

Developers working with deep learning will be able to put their knowledge to work with this practical guide to Bayesian Deep Learning.

Learn building and understanding of how Bayesian Deep Learning can improve the way you work with models in production.

You’ll learn about the importance of uncertainty estimates in predictive tasks, and will be introduced to a variety of Bayesian Deep Learning approaches used to produce principled uncertainty estimates. You will be guided through the implementation of these approaches, and will learn how to select and apply Bayesian Deep Learning methods to real-world applications.

By the end of the book you will have a good understanding of Bayesian Deep Learning and the advantages it has to offer, and will be able to develop Bayesian Deep Learning models to help make your own applications more robust.

What you will learn

Understanding the fundamentals of Bayesian Neural Networks
Understanding the tradeoffs between different key BNN implementations/approximations
Understanding the advantages of probabilistic DNNs in production contexts
Knowing how to implement a variety of BDL methods, and how to apply these to real-world problems
Understanding how to evaluate BDL methods and choose the best method for a given task

Who This Book Is For

Researchers and developers are looking for ways to develop more robust deep learning models through probabilistic deep learning.

The reader will know the fundamentals of machine learning, and have some experience of working with machine learning and deep learning models.

Bayesian Inference in the Age of Deep Learning
Fundamentals of Bayesian Inference
Fundamentals of Deep Learning
Introducing Bayesian Deep Learning
Principled Approaches for Bayesian Deep Learning
Using the Standard Toolbox for Bayesian Deep Learning
Practical considerations for Bayesian Deep Learning
Applying Bayesian Deep Learning
Next steps in Bayesian Deep Learning

Acerca de los autores

Matt Benatan is a Principal Research Scientist at Sonos and a Simon Industrial Fellow at the University of Manchester. His work involves research in robust multimodal machine learning, uncertainty estimation, Bayesian optimization, and scalable Bayesian inference.

Jochem Gietema is an Applied Scientist at Onfido in London where he has developed and deployed several patented solutions related to anomaly detection, computer vision, and interactive data visualisation.

Marian Schneider is an applied scientist in machine learning. His work involves developing and deploying applications in computer vision, ranging from brain image segmentation and uncertainty estimation to smarter image capture on mobile devices.

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Descripci�n de la librer�a

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Derecho a cancelaci�n

Si eres un consumidor puedes cancelar el presente contrato de acuerdo con lo indicado a continuaci�n. Son consumidores las personas f�sicas que act�en con un prop�sito ajeno a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesi�n.

Documento de informaci�n al consumidor y usuario sobre el desistimiento

Derecho de desistimiento:

Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a THE SAINT BOOKSTORE, 50 Devonshire Road, PR9 7BZ, Southport, United Kingdom, 44 17042241479, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a THE SAINT BOOKSTORE, 50 Devonshire Road, PR9 7BZ, Southport, United Kingdom, 44 17042241479, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

La entrega de peri�dicos, publicaciones especializadas o revistas con la excepci�n de contratos de suscripci�n; y
La entrega de contenido digital (incluyendo apps, software digital e-books, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

Modelo de formulario de desistimiento

(S�lo debe cumplimentar y enviar el presente formulario si desea desistir del contrato)

A la atenci�n de: (THE SAINT BOOKSTORE, 50 Devonshire Road, PR9 7BZ, Southport, United Kingdom, 44 17042241479)

Por la presente le comunico/comunicamos* que desisto de mi/desistimos de nuestro* contrato de venta del siguiente bien/prestaci�n del siguiente servicio*

Pedido el/recibido el*:

Nombre del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios:

Domicilio del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios:

Firma del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios (solo si el presente formulario se presenta en papel):

Fecha:

* Eliminar en su caso

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