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深度學習
谷歌JAX深度學習從零開始學 版權信息
- ISBN：9787302604365
- 條形碼：9787302604365 ; 978-7-302-60436-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
谷歌JAX深度學習從零開始學 本書特色
JAX是一個用于高性能數值計算的Python庫，專門為深度學習領域的高性能計算而設計。本書詳解JAX框架深度學習的相關知識，并剖析3個實戰案例： 使用ResNet完成CIFAR100數據集分類、有趣的詞嵌入與生成對抗網絡。本書配套示例源碼、PPT課件、數據集、開發環境和答疑服務。 從算法和案例入手快速掌握JAX深度學習框架
谷歌JAX深度學習從零開始學 內容簡介
JAX是一個用于高性能數值計算的Python庫，專門為深度學習領域的高性能計算而設計。本書詳解JAX框架深度學習的相關知識，配套示例源碼、PPT課件、數據集和開發環境。 本書共分為13章，內容包括JAX從零開始，一學就會的線性回歸、多層感知機與自動微分器，深度學習的理論基礎，XLA與JAX一般特性，JAX的不錯特性，JAX的一些細節，JAX中的卷積，JAX與TensorFlow的比較與交互，遵循JAX函數基本規則下的自定義函數，JAX中的不錯包。*后給出3個實戰案例：使用ResNet完成CIFAR100數據集分類，有趣的詞嵌入，生成對抗網絡（GAN）。 本書適合JAX框架初學者、深度學習初學者以及深度學習從業人員，也適合作為高等院校和培訓機構人工智能相關專業的師生教學參考書。
谷歌JAX深度學習從零開始學 目錄
第1章 JAX從零開始 1
1.1 JAX來了 1
1.2 JAX的安裝與使用（Windows版） 3
1.3 JAX實戰——MNIST手寫體的識別 12
1.4 本 章 小 結 16
第2章 一學就會的線性回歸、多層感知機與自動微分器 17
2.1 多層感知機 17
2.2 實戰——鳶尾花分類 23
2.3 自動微分器 38
2.4 本 章 小 結 41
第3章 深度學習的理論基礎 42
3.1 BP神經網絡簡介 42
3.2 BP神經網絡兩個基礎算法詳解 46
3.3 反饋神經網絡反向傳播算法介紹 55
3.4 本 章 小 結 67
第4章 XLA與JAX一般特性 68
4.1 JAX與XLA 68
4.2 JAX一般特性 70
4.3 本 章 小 結 74
第5章 JAX的高級特性 75
5.1 JAX與NumPy 75
5.2 JAX程序的編寫規范要求 81
5.3 本 章 小 結 93
第6章 JAX的一些細節 94
6.1 JAX中的數值計算 94
6.2 JAX中的性能提高 102
6.3 JAX中的函數自動打包器——vmap 106
6.4 JAX中的結構體保存方法Pytrees 110
6.5 本 章 小 結 122
第7章 JAX中的卷積 123
7.1 什么是卷積 124
7.2 JAX實戰——基于VGG架構的 MNIST數據集分類 129
7.3 本 章 小 結 138
第8章 JAX與TensorFlow的比較與交互 139
8.1 基于TensorFlow的MNIST分類 139
8.2 TensorFlow與JAX的交互 142
8.3 本 章 小 結 150
第9章 遵循JAX函數基本規則下的自定義函數 151
9.1 JAX函數的基本規則 151
9.2 Jaxpr解釋器的使用 158
9.3 JAX維度名稱的使用 162
9.4 本 章 小 結 164
第10章 JAX中的高級包 165
10.1 JAX中的包 165
10.2 jax. experimental包和jax.example_libraries的使用 168
10.3 本 章 小 結 174
第11章 JAX實戰——使用ResNet完成CIFAR100數據集分類 175
11.1 ResNet基礎原理與程序設計基礎 176
11.2 ResNet實戰——CIFAR100數據集分類 182
11.3 本 章 小 結 190
第12章 JAX實戰——有趣的詞嵌入 191
12.1 文本數據處理 191
12.2 更多的詞嵌入方法——FastText和預訓練詞向量 206
12.3 針對文本的卷積神經網絡模型——字符卷積 211
12.4 針對文本的卷積神經網絡模型——詞卷積 221
12.5 使用卷積對文本分類的補充內容 224
12.6 本 章 小 結 228
第13章 JAX實戰——生成對抗網絡（GAN） 229
13.1 GAN的工作原理詳解 229
13.2 GAN的數學原理詳解 232
13.3 JAX實戰——GAN網絡 234
13.4 本 章 小 結 242
附錄 Windows 11安裝GPU版本的JAX 243
展開全部
谷歌JAX深度學習從零開始學 作者簡介
王曉華，計算機專業講師，研究方向為云計算、大數據與人工智能。著有《Spark MLlib機器學習實踐》《TensorFlow深度學習應用實踐》《OpenCV+TensorFlow深度學習與計算機視覺實戰》《TensorFlow知識圖譜實戰》《TensorFlow人臉識別實戰》《TensorFlow語音識別實戰》《TensorFlow 2.0卷積神經網絡實戰》《Keras實戰：基于TensorFlow2.2的深度學習實踐》《TensorFlow深度學習從零開始學》《深度學習的數學原理與實現》等圖書。
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