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深度學(xué)習(xí)
“好程序員成長”叢書Python 快樂編程 人工智能—深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302529132
- 條形碼：9787302529132 ; 978-7-302-52913-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
“好程序員成長”叢書Python 快樂編程 人工智能—深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 本書特色
本書是學(xué)習(xí)Python編程語言的入門書籍。Python是一種很流行的開源編程語言，可以在各種領(lǐng)域中用于編寫?yīng)毩⒌某绦蚝湍_本。Python免費、可移植、功能強大，而且使用起來相當(dāng)容易。來自軟件產(chǎn)業(yè)各個角落的程序員都已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，Python對于開發(fā)者效率和軟件質(zhì)量的關(guān)注，這無論在大項目還是小項目中都是一個戰(zhàn)略性的優(yōu)點。
“好程序員成長”叢書Python 快樂編程 人工智能—深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 內(nèi)容簡介
本書是學(xué)習(xí)Python編程語言的入門書籍。Python是一種很流行的開源編程語言，可以在各種領(lǐng)域中用于編寫?yīng)毩⒌某绦蚝湍_本。Python免費、可移植、功能強大，而且使用起來相當(dāng)容易。來自軟件產(chǎn)業(yè)各個角落的程序員都已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，Python對于開發(fā)者效率和軟件質(zhì)量的關(guān)注，這無論在大項目還是小項目中都是一個戰(zhàn)略性的優(yōu)點。
“好程序員成長”叢書Python 快樂編程 人工智能—深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 目錄
第1章 深度學(xué)習(xí)簡介
1．1 什么是機器學(xué)習(xí)
1．2 什么是深度學(xué)習(xí)
1．2．1 深度學(xué)習(xí)的發(fā)展
1．2．2 深度學(xué)習(xí)的3個層次
1．2．3 深度學(xué)習(xí)的3種結(jié)構(gòu)類型
1．3 深度學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀
1．4 本章小結(jié)
1．5 習(xí)題
第2章 Theano基礎(chǔ)
2．1 初識Theano
2．2 安裝Theano
2．3 配置環(huán)境變量
2．4 Theano中的符號變量
2．5 Theano編程風(fēng)格
2．6 Theano中的函數(shù)
2．6．1 函數(shù)的定義
2．6．2 函數(shù)的復(fù)制
2．6．3 Theano中重要的函數(shù)
2．7 Theano中的符號計算圖模型
2．7．1 variable節(jié)點
2．7．2 type節(jié)點
2．7．3 apply節(jié)點
2．7．4 op節(jié)點
2．7．5 符號計算圖模型
2．8 Theano中的條件表達(dá)式
2．9 Theano中的循環(huán)
2．9．1 scan循環(huán)的參數(shù)
2．9．2 scan循環(huán)演示
2．1O Theano中的常用Debug技巧
2．11 本章小結(jié)
2．12 習(xí)題
第3章 線性代數(shù)基礎(chǔ)
3．1 標(biāo)量、向量、矩陣和張量
3．2 線性相關(guān)與生成子空間
3．2．1 線性組合
3．2．2 線性相關(guān)
3．2．3 向量組的秩
3．2．4 實例：求解方程組
3．2．5 實例：線性回歸
3．3 范數(shù)
3．3．1 向量范數(shù)
3．3．2 矩陣范數(shù)
3．4 特殊的矩陣與向量
3．5 特征值分解
3．6 奇異值分解
3．7 跡運算
3．8 本章小結(jié)
3．9 習(xí)題
第4章 概率與信息論
4．1 概率的用途
4．2 樣本空間與隨機變量
4．3 隨機變量的分布函數(shù)
4．4 一維隨機變量
4．4．1 離散型隨機變量和分布律
4．4．2 連續(xù)型隨機變量和概率密度函數(shù)
4．4．3 分辨離散型隨機變量和連續(xù)型隨機變量
4．5 多維隨機變量
4．5．1 二維隨機變量及其分布函數(shù)
4．5．2 邊緣分布函數(shù)
4．6 數(shù)學(xué)期望、方差、協(xié)方差
4．6．1 數(shù)學(xué)期望
4．6．2 方差
4．6．3 協(xié)方差
4．7 貝葉斯規(guī)則
4．7．1 條件概率
……
第5章 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識
第6章 數(shù)值計算與*優(yōu)化
第7章 概率圖模型
第8章 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第9章 反向傳播與梯度計算
第10章 自編碼器
第11章 玻爾茲曼機及其相關(guān)模型
第12章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第13章 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第14章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
展開全部
“好程序員成長”叢書Python 快樂編程 人工智能—深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 作者簡介
胡耀文，清華大學(xué)出版社技術(shù)編審委員會委員，2009年參與國慶60周年官兵電子紀(jì)念冊項目，CSDN著名技術(shù)專家，博客瀏覽量超過1460350次，2012年7月 出版Windows CE 7開發(fā)實戰(zhàn)詳解，2013年5月出版Windows8開發(fā)權(quán)威指南，2014年--2016年連續(xù)三年獲得微軟全球MVPz有價值專家。 尹成，畢業(yè)于清華大學(xué)，微軟全球z具價值專家，資深軟件架構(gòu)師，CSDN著名技術(shù)專家，微軟-清華大學(xué)聯(lián)合實驗室技術(shù)顧問，清華大學(xué)移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)協(xié)會顧問，清華大學(xué)Oracle-java創(chuàng)始人，清華大學(xué)Google技術(shù)俱樂部創(chuàng)始人 ，清華大學(xué)Linux技術(shù)俱樂部創(chuàng)始人。精通java,C/C++，對于移動3G，語音技術(shù)，javaEE,信息安全,大數(shù)據(jù)高并發(fā)都有豐富的開發(fā)經(jīng)驗。2010年著書《Visual C++ 2010開發(fā)權(quán)威指南》，版權(quán)作為大陸的驕傲輸出臺灣香港新加坡，代表大陸C++超越并引領(lǐng)臺灣[4-5]
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