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深度學習
Python機器學習入門與實踐:從深度學習到生成對抗網絡GAN 版權信息
- ISBN：9787522616445
- 條形碼：9787522616445 ; 978-7-5226-1644-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Python機器學習入門與實踐:從深度學習到生成對抗網絡GAN 內容簡介
《Python機器學習入門與實踐——從深度學習到生成對抗網絡GAN》是一本用Python進行機器學習編程的入門書，書中采用了歐洲童話故事中的人物角色“王后”“魔鏡”“白雪公主”等，通過閱讀不同角色的Python學習筆記中的示例代碼和講解，讓讀者在追尋奇幻故事的同時，享受編程的樂趣。另外，為了讓程序可以單獨或組合使用，書中對每個任務的過程和必要的庫進行了分組，以使程序模塊化。這是一種通過實際編寫代碼來加深理解的結構化方式。 《Python機器學習入門與實踐——從深度學習到生成對抗網絡GAN》一書語言通俗易懂，圖文并茂，并加入了生動的故事情節，特別適合有一定Python編程基礎，想學習機器學習、深度學習的高校計算機、人工智能專業學生和想轉行人工智能方向的程序員學習。
Python機器學習入門與實踐:從深度學習到生成對抗網絡GAN 目錄
第1章 與魔鏡的相遇
1-1 不可思議的Python語
1-2 古代文明與魔鏡
1-3 森林深處
1-4 魔法的儀式
1-5 生成隨機數
1-6 結果的圖示
1-7 兩種不同類型的數據
王后的學習筆記1
準備兩種類型的數據
第2章 機器學習的發現
2-1 構建神經網絡
2-2 學習神經網絡
2-3 檢驗修行成果
2-4 神經網絡的極限
王后的學習筆記2
構建神經網絡
第3章 記憶中的鳶尾花
3-1 讀取鳶尾花數據
3-2 識別鳶尾花數據
3-3 神經網絡覺醒之時
3-4 非線性變換不夠靈活
3-5 學習停滯期
王后的學習筆記3
鶯尾花的識別
第4章 嘗試學習圖像數據
4-1 手寫字符識別
4-2 現代小矮人
4-3 總結自定義魔法
4-4 挑戰時尚識別
王后的學習筆記4
自定義神經網絡函數
第5章 預測未來
5-1 從識別到回歸
5-2 哪一種非線性變換更好
5-3 深度神經網絡
5-4 時間序列分析挑戰
5-5 預測交易數據
王后的學習筆記5
預測股價的神經網絡
第6章 深度學習的秘密
6-1 普通物體識別挑戰
6-2 卷積神經網絡
6-3 概率梯度下降法登場
6-4 構建深度神經網絡
6-5 提高泛化能力所需的努力
6-6 構建便利的神經網絡
6-7 反向卷積神經網絡
王后的學習筆記6
卷積神經網絡
第7章 生成對抗網絡
7-1 準備自己的數據集
7-2 制假的生成網絡
7-3 與白雪公主的告別
7-4 與王后的相遇
白雪公主的*后一句魔法之語
后記
展開全部
Python機器學習入門與實踐:從深度學習到生成對抗網絡GAN 作者簡介
大關真之，1982年出生，2004年東京工業大學理學部物理專業本科畢業，2004年駿臺預備學校物理專業兼職講師，2006年東京工業大學研究生院理工學研究科物性物理學專業碩士畢業，2008年東京工業大學研究生院理工學研究科物性物理學專業博士提前畢業，2008年東京工業大學政企學聯合研究員，201O年京都大學研究生院信息學研究科系統科學專業助教，2011年羅馬大學物理專業科研項目研究員，現在 東北大學研究生院信息科學研究科應用信息科學專業副教授、博士（理學）。 研究方向：統計力學、量子力學、機器學習 2009年度手島精一紀念研究獎優秀論文獎，第6屆日本物理學會青年作者獎，2016年度日本文部科學大臣表彰青年科學家獎。
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