Микелуччи У.. Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов. Санкт-Петербург, БХВ-Петербург, 2020.

Затронуты расширенные темы глубокого обучения: оптимизационные алгоритмы, настройка гиперпараметров, отсев и анализ ошибок, стратегии решения типичных задач во время тренировки глубоких нейронных сетей. Описаны простые активационные функции с единственным нейроном (ReLu, сигмоида и Swish),линейная и логистическая регрессии, библиотека TensorF\ow, выбор стоимостной функции, а также более сложные нейросетевые архитектуры с многочисленными слоями и нейронами