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深度學習
Python 深度學習算法實戰 版權信息
- ISBN：9787522603193
- 條形碼：9787522603193 ; 978-7-5226-0319-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Python 深度學習算法實戰 本書特色
本書讀者對象為：想學習深度學習算法的機器學習工程師、數據科學家、人工智能開發人員，以及有一定Python編程和機器學習經驗，想進一步學習神經網絡和深度學習技術的所有人。 本書以實踐的形式詳細介紹了從基礎到高級的一些流行的深度學習算法，并通過TensorFlow對這些算法進行了編程實現。通過本書，讀者將深入了解每一種算法、算法背后的數學原理，以及各種算法的實現方法。學完本書后，讀者將具備在自己的項目中實現深度學習所需的技能。 1、構建自己的神經網絡的方法及TensorFlow的使用方法。 2、梯度下降算法及變體的應用方法及編程實現，如 NAG、AMSGrad、Adadelta、Adam、Nadam 等。 3、循環神經網絡RNN、卷積神經網絡CNN和長短期記憶網絡LSTM的工作原理。 4、卷積網絡和膠囊網絡的各種架構、背后的數學知識及在TensorFlow的編程實現。 5、如何讓機器使用 CBOW、skip-gram 和 PV-DM 理解單詞和文檔的語義。 6、各種生成對抗網絡GAN的使用方法，如InfoGAN和LSGAN，以及自動編碼器，如收縮自動編碼器、VAE 等。
Python 深度學習算法實戰 內容簡介
這本書首先解釋了如何建立你自己的神經網絡，然后介紹TensorFlow；用于機器學習的Python基礎庫，接下來，您將使用漸變下降變量來提高速度，例如nag、amsgrad、adadelta、adam、nadam等。然后這本書會給你深入研究了循環神經網絡（RNN）和長期記憶（LSTM）的工作原理，以及如何用RNN生成歌詞。接下來，你將掌握卷積和膠囊網絡的數學，廣泛用于圖像識別任務。在*后的章節中，您將學習機器如何理解語義。使用cbow、skip-gram和pv-dm的單詞和文檔。然后你將探索各種各樣的干細胞，如infogan和lsgan，也有自動編碼因子，如收縮因子，自動編碼器、VAE等。在這本書的結尾，你將具備深入實施所需的技能自己的項目中學習。
Python 深度學習算法實戰 目錄
**部分 深度學習入門
第1章 深度學習簡介
1.1 什么是深度學習
1.2 生物和人工神經元
1.3 人工神經網絡和它的層
1.3.1 輸入層
1.3.2 隱藏層
1.3.3 輸出層
1.4 探討激活函數
1.4.1 sigmoid函數
1.4.2 雙曲正切函數
1.4.3 修正線性單元函數
1.4.4 滲漏修正線性單元函數
1.4.5 指數線性單元函數
1.4.6 swish函數
1.4.7 softmax函數
1.5 人工神經網絡中的前向傳播
1.6 人工神經網絡是如何學習的
1.7 利用梯度檢測調試梯度下降
1.8 將以上所有的東西歸納在一起
1.9 總結
1.10 問題
第2章 了解TensorFlow
2.1 什么是TensorFlow
2.2 理解計算圖
2.3 理解會話
2.4 變量、常量和占位符
2.4.1 變量
2.4.2 常量
2.4.3 占位符
2.5 TensorBoard 簡介
2.6 創建名稱作用域
2.7 使用TensorFlow 對手寫數字進行分類
2.7.1 導入所需的代碼庫
2.7.2 加載數據集
2.7.3 定義每層神經元的數量
2.7.4 定義占位符
2.7.5 前向傳播
2.7.6 計算損失和反向傳播
2.7.7 計算精度
2.7.8 創建摘要
2.7.9 訓練模型
2.8 在TensorBoard中可視化圖
2.9 急迫執行簡介
2.10 TensorFlow中的數學運算
2.11 TensorFlow 2.0和Keras
2.11.1 Keras
2.11.2 定義模型
2.11.3 編譯模型
2.11.4 訓練模型
2.11.5 評估模型
2.12 使用TensorFlow 2.0對手寫數字進行分類
2.13 我們應該使用Keras還是TensorFlow
2.14 總結
2.15 問題
……
第2部分 基本的深度學習算法
第3部分 的深度學習算法
展開全部
Python 深度學習算法實戰 作者簡介
蘇達桑 · 拉維尚迪蘭，安那大學信息技術學士，數據科學家、研究員、人工智能愛好者。他的研究領域專注于深度學習和強化學習的實際實現，其中包括自然語言處理和計算機視覺。他是一名開源貢獻者，喜歡在Stack Overflow（IT問答網站）上回答問題。他還撰寫了暢銷書《Hands-On Reinforcement Learning with Python》（Packt Publishing出版）。
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