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深度學習
TensorFlow深度學習實戰(微課視頻版) 版權信息
- ISBN：9787302602934
- 條形碼：9787302602934 ; 978-7-302-60293-4
- 裝幀：70g膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
TensorFlow深度學習實戰(微課視頻版) 本書特色
(1) 內容涵蓋深度學習數學基礎講解,便于沒有大學本科數學基礎的讀者閱讀。 (2) 提供實際可運行的代碼和讓讀者可以親自試驗的學習環境。 (3) 對于誤差反向傳播法、卷積運算等看起來很復雜的技術,幫助讀者在實現層面上理解。 (4) 介紹流行的技術(如Batch Normalization)并進行實現。 (5) 提供真實的案例、完整的構建過程以及相應源代碼,使讀者能完整感受完成深度學習項目的過程。 配有源代碼、教學課件、教學大綱、微課視頻等資源，56個知識點案例、9個完整項目案例
TensorFlow深度學習實戰(微課視頻版) 內容簡介
本書以深度學習框架TensorFlow為基礎，介紹機器學習的基礎知識與常用方法，全面細致地提供了機器學習操作的原理及其在深度學習框架下的實踐步驟。 全書共16章，分別介紹了深度學習基礎知識、深度學習框架及其對比、機器學習基礎知識、深度學習框架TensorFlow的基礎知識、Logistic回歸、多層感知器、卷積神經網絡與計算機視覺、神經網絡與自然語言處理以及8個實戰案例。本書將理論與實踐緊密結合，相信能為讀者提供有益的學習指導。 本書適合Python深度學習初學者、機器學習算法分析從業人員以及高等院校計算機科學、軟件工程等相關專業的師生閱讀。
TensorFlow深度學習實戰(微課視頻版) 目錄
**部分 基礎篇
第1章 深度學習簡介
1.1 計算機視覺
1.1.1 定義
1.1.2 基本任務
1.1.3 傳統方法
1.1.4 仿生學與深度學習
1.1.5 現代深度學習
1.1.6 影響卷積神經網絡發展的因素
1.2 自然語言處理
1.2.1 自然語言處理的基本問題
1.2.2 傳統方法與神經網絡方法的比較
1.2.3 發展趨勢
1.3 強化學習
1.3.1 什么是強化學習
1.3.2 強化學習算法簡介
1.3.3 強化學習的應用
第2章 深度學習框架
2.1 Caffe
2.1.1 Caffe簡介
2.1.2 Caffe的特點
2.1.3 Caffe概述
2.2 TensorFlow
2.2.1 TensorFlow簡介
2.2.2 數據流圖
2.2.3 TensorFlow的特點
2.2.4 TensorFlow概述
2.3 PyTorch
2.3.1 PyTorch簡介
2.3.2 PyTorch的特點
2.3.3 PyTorch概述
2.4 三者的比較
2.4.1 Caffe
2.4.2 TensorFlow
2.4.3 PyTorch
第3章 機器學習基礎知識
3.1 模型評估與模型參數選擇
3.1.1 驗證
3.1.2 正則化
3.2 監督學習與非監督學習
3.2.1 監督學習
3.2.2 非監督學習
第4章 TensorFlow深度學習基礎
4.1 Tensor對象及其運算
4.2 Tensor的索引和切片
4.3 Tensor的變換、拼接和拆分
4.4 TensorFlow的Reduction操作
4.5 三種計算圖
4.6 TensorFlow的自動微分
第5章 回歸模型
展開全部
TensorFlow深度學習實戰(微課視頻版) 作者簡介
呂云翔 單位：北京航空航天大學 職務：博士研究生 職稱：副教授 性別：男 年齡：50 專業：計算機 學歷：博士研究生 研究領域：數據庫 研究成果：已出版二十幾本教材（其中“計算機導論實踐教程”一書獲北航2010年教學成果三等獎；“大學計算機英語教程”獲北航2012年教學成果二等獎。
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