平台自营

5.00

商品评价 5

服务态度 5

发货速度 5

微信扫码查看移动端店铺

店铺

暂无联系方式

店内分类

商品详情

商品名称：白话深度学习与TensorFlow 机器学习计算机深度学习框架特性与安装前馈神经网络手写板功能卷积神经网络循环神经网络

商品编号：555919769150

店铺：

重量：0.000千克

上架时间：2021-08-05 18:17:56

ISBN编号：9787111574576

书名：白话深度学习与TensorFlow,白话深度学习与TensorFlow

作者：无

出版社名称：机械工业出版社

定价：69.00元

是否是套装：否

更多参数>>

商品参数白话深度学习与TensorFlow 定价 69.00 出版社机械工业出版社版次 1 出版时间 2017年07月开本 16开作者装帧平装页数 303 字数 400000 ISBN编码 9787111574576 重量目录目　　录?Contents本书赞誉序前　言基　础　篇第1章　机器学习是什么 21.1　聚类 41.2　回归 51.3　分类 81.4　综合应用 101.5　小结 14第2章　深度学习是什么 152.1　神经网络是什么 152.1.1　神经元 162.1.2　激励函数 192.1.3　神经网络 242.2　深度神 ...

商品参数

白话深度学习与TensorFlow

定价

69.00

出版社

机械工业出版社

版次

出版时间

2017年07月

开本

16开

作者

装帧

平装

页数

303

字数

400000

ISBN编码

9787111574576

重量

目录目　　录?Contents
本书赞誉
序
前　言
基　础　篇
第1章　机器学习是什么 2
1.1　聚类 4
1.2　回归 5
1.3　分类 8
1.4　综合应用 10
1.5　小结 14
第2章　深度学习是什么 15
2.1　神经网络是什么 15
2.1.1　神经元 16
2.1.2　激励函数 19
2.1.3　神经网络 24
2.2　深度神经网络 25
2.3　深度学习为什么这么强 28
2.3.1　不用再提取特征 28
2.3.2　处理线性不可分 29
2.4　深度学习应用 30
2.4.1　围棋机器人——AlphaGo 30
2.4.2　被教坏的少女——Tai.ai 32
2.4.3　本田公司的大宝贝——
ASIMO 33
2.5　小结 37
第3章　TensorFlow框架特性与安装 38
3.1　简介 38
3.2　与其他框架的对比 39
3.3　其他特点 40
3.4　如何选择好的框架 44
3.5　安装TensorFlow 45
3.6　小结 46
原理与实践篇
第4章　前馈神经网络 50
4.1　网络结构 50
4.2　线性回归的训练 51
4.3　神经网络的训练 75
4.4　小结 79
第5章　手写板功能 81
5.1　MNIST介绍 81
5.2　使用TensorFlow完成实验 86
5.3　神经网络为什么那么强 92
5.3.1　处理线性不可分 93
5.3.2　挑战“与或非” 95
5.3.3　丰富的VC——强大的空间
划分能力 98
5.4　验证集、测试集与防止过拟合 99
5.5　小结 102
第6章　卷积神经网络 103
6.1　与全连接网络的对比 103
6.2　卷积是什么 104
6.3　卷积核 106
6.4　卷积层其他参数 108
6.5　池化层 109
6.6　典型CNN网络 110
6.7　图片识别 114
6.8　输出层激励函数——SOFTMAX 116
6.8.1　SOFTMAX 116
6.8.2　交叉熵 117
6.9　小试牛刀——卷积网络做图片分类 124
6.10　小结 138
第7章　综合问题 139
7.1　并行计算 139
7.2　随机梯度下降 142
7.3　梯度消失问题 144
7.4　归一化 147
7.5　参数初始化问题 149
7.6　正则化 151
7.7　其他超参数 155
7.8　不唯1的模型 156
7.9　DropOut 157
7.10　小结 158
第8章　循环神经网络 159
8.1　隐马尔可夫模型 159
8.2　RNN和BPTT算法 163
8.2.1　结构 163
8.2.2　训练过程 163
8.2.3　艰难的误差传递 165
8.3　LSTM算法 167
8.4　应用场景 171
8.5　实践案例——自动文本生成 174
8.5.1　RNN工程代码解读 174
8.5.2　利用RNN学习莎士比亚剧本 183
8.5.3　利用RNN学习维基百科 184
8.6　实践案例——聊天机器人 185
8.7　小结 196
扩　展　篇
第9章　深度残差网络 198
9.1　应用场景 198
9.2　结构解释与数学推导 200
9.3　拓扑解释 205
9.4　Github示例 207
9.5　小结 207
第10章　受限玻尔兹曼机 209
10.1　结构 209
10.2　逻辑回归 210
10.3　zui大似然度 212
10.4　zui大似然度示例 214
10.5　损失函数 215
10.6　应用场景 216
10.7　小结 216
第11章　强化学习 217
11.1　模型核心 218
11.2　马尔可夫决策过程 219
11.2.1　用游戏开刀 221
11.2.2　准备工作 223
11.2.3　训练过程 224
11.2.4　问题 226
11.2.5　Q-Learning算法 228
11.3　深度学习中的Q-Learning——DQN 231
11.3.1　OpenAI Gym 234
11.3.2　Atari游戏 237
11.4　小结 238
第12章　对抗学习 239
12.1　目的 239
12.2　训练模式 240
12.2.1　二元极小极大博弈 240
12.2.2　训练 242
12.3　CGAN 244
12.4　DCGAN 247
12.5　小结 252
第13章　有趣的深度学习应用 254
13.1　人脸识别 254
13.2　作诗姬 259
13.3　梵高附体 264
13.3.1　网络结构 265
13.3.2　内容损失 268
13.3.3　风格损失 270
13.3.4　系数比例 271
13.3.5　代码分析 272
13.4　小结 279
附录A　VMware Workstation的安装 280
附录B　Ubuntu虚拟机的安装 284
附录C　Python语言简介 290
附录D　安装Theano 296
附录E　安装Keras 297
附录F　安装CUDA 298
参考文献 303
内容介绍基础篇(1-3章)：介绍深度学习的基本概念和Tensorflow的基本介绍。原理与实践篇（4-8章）：大量的关于深度学习中BP、CNN以及RNN网络等概念的数学知识解析，加以更朴素的语言与类比，使得非数学专业的程序员还是能够比较容易看懂。扩展篇（9-13章）：介绍新增的深度学习网络变种与较新的深度学习特性，并给出有趣的深度学习应用。读完本书，基本具备了搭建全套Tensorflow应用环境的能力，掌握深度学习算法和思路，以及进行一般性的文章分类、音频分类或视频分类的能力。

店内分类

相关分类

最近浏览

商品详情

规格参数

1

2

3

4

新手上路

配送与支付

服务保证

联系我们

会员中心

领取成功！感谢您的参与，祝您购物愉快~

店内分类

相关分类

最近浏览

商品详情

规格参数

提示

1

2

3

4

新手上路

配送与支付

服务保证

联系我们

会员中心

领取成功！感谢您的参与，祝您购物愉快~