Enhancing Deep Learning with Bayesian Inference: Create more powerful, robust deep learning systems with Bayesian deep learning in Python
Lingua: inglese
Editore: Packt Publishing, 2023
- Brossura
- Nuovo
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.GreatBookPrices
Venditore AbeBooks dal 6 aprile 2009
Condizione: Nuovo
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- Titolo
- Enhancing Deep Learning with Bayesian Inference: Create more powerful, robust deep learning systems with Bayesian deep learning in Python
- Autore
- Benatan, Matt
- Editore
- Packt Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 180324688X
- ISBN 13
- 9781803246888
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.
Table of Contents
- 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
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
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.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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Columbia, MD, U.S.A.
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Diritto di recesso
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Informazioni sul diritto di recesso
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Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
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Effetti del recesso
In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
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Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
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