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TensorFlow深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)(微課視頻版)

TensorFlow深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)(微課視頻版)

出版社：清華大學(xué)出版社出版時間：2022-05-01
開本： 其他 頁數(shù)： 216
中 圖 價:¥44.9(7.5折) 定價  ¥59.9 登錄后可看到會員價
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TensorFlow深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)(微課視頻版) 版權(quán)信息

TensorFlow深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)(微課視頻版) 本書特色

(1) 內(nèi)容涵蓋深度學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)講解,便于沒有大學(xué)本科數(shù)學(xué)基礎(chǔ)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(xué)習(xí)環(huán)境。 (3) 對于誤差反向傳播法、卷積運算等看起來很復(fù)雜的技術(shù),幫助讀者在實現(xiàn)層面上理解。 (4) 介紹流行的技術(shù)(如Batch Normalization)并進行實現(xiàn)。 (5) 提供真實的案例、完整的構(gòu)建過程以及相應(yīng)源代碼,使讀者能完整感受完成深度學(xué)習(xí)項目的過程。 配有源代碼、教學(xué)課件、教學(xué)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(xué)習(xí)實戰(zhàn)(微課視頻版) 內(nèi)容簡介

本書以深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow為基礎(chǔ)，介紹機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識與常用方法，全面細致地提供了機器學(xué)習(xí)操作的原理及其在深度學(xué)習(xí)框架下的實踐步驟。 全書共16章，分別介紹了深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識、深度學(xué)習(xí)框架及其對比、機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識、深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow的基礎(chǔ)知識、Logistic回歸、多層感知器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與計算機視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自然語言處理以及8個實戰(zhàn)案例。本書將理論與實踐緊密結(jié)合，相信能為讀者提供有益的學(xué)習(xí)指導(dǎo)。 本書適合Python深度學(xué)習(xí)初學(xué)者、機器學(xué)習(xí)算法分析從業(yè)人員以及高等院校計算機科學(xué)、軟件工程等相關(guān)專業(yè)的師生閱讀。

TensorFlow深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)(微課視頻版) 目錄

**部分 基礎(chǔ)篇 第1章 深度學(xué)習(xí)簡介 1.1 計算機視覺 1.1.1 定義 1.1.2 基本任務(wù) 1.1.3 傳統(tǒng)方法 1.1.4 仿生學(xué)與深度學(xué)習(xí) 1.1.5 現(xiàn)代深度學(xué)習(xí) 1.1.6 影響卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)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(tǒng)方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的比較 1.2.3 發(fā)展趨勢 1.3 強化學(xué)習(xí) 1.3.1 什么是強化學(xué)習(xí) 1.3.2 強化學(xué)習(xí)算法簡介 1.3.3 強化學(xué)習(xí)的應(yīng)用 第2章 深度學(xué)習(xí)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(shù)據(jù)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(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識 3.1 模型評估與模型參數(shù)選擇 3.1.1 驗證 3.1.2 正則化 3.2 監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí) 3.2.1 監(jiān)督學(xué)習(xí) 3.2.2 非監(jiān)督學(xué)習(xí) 第4章 TensorFlow深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 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
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TensorFlow深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)(微課視頻版) 作者簡介

呂云翔 單位：北京航空航天大學(xué) 職務(wù)：博士研究生 職稱：副教授 性別：男 年齡：50 專業(yè)：計算機 學(xué)歷：博士研究生 研究領(lǐng)域：數(shù)據(jù)庫 研究成果：已出版二十幾本教材（其中“計算機導(dǎo)論實踐教程”一書獲北航2010年教學(xué)成果三等獎；“大學(xué)計算機英語教程”獲北航2012年教學(xué)成果二等獎。

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