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内容简介:
本书基本独立成册,适用于零基础的初学者。
基础篇(第1~3章),讲解了机器学习、深度学习与实践的上下文知识,如基本的机器学习与深度学习算法,TensorFlow框架的安全与配置,简单的深度学习实践。该篇是阅读和实践的基石。
原理与实践篇(第4~8章),介绍“老牌”的深度学习网络的数学原理和工程实现原理,尤其是第4章,如果能基本读懂,后面的网络实现层面的问题基本都可以迎刃而解。涵盖BP网络、CNN、RNN的结构、思路、训练与使用,以及一些常见的综合性问题。该篇是学习深度学习的重点和难点,作者通过大量示例、推理与实现,帮读者*大化降低学习曲线。
扩展篇(第9~13章),介绍一些网络的变种和一些较新的网络特性,涵盖深度残差网络、受限玻尔兹曼机、强化学习、对抗学习,这是读者进一步学习与实践思路的钥匙。最后给出了一些有趣的深度学习应用:人脸识别、作诗姬、大师风图像处理,有趣又有用。
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其它内容:
书籍介绍
本书基本独立成册,适用于零基础的初学者。
基础篇(第1~3章),讲解了机器学习、深度学习与实践的上下文知识,如基本的机器学习与深度学习算法,TensorFlow框架的安全与配置,简单的深度学习实践。该篇是阅读和实践的基石。
原理与实践篇(第4~8章),介绍“老牌”的深度学习网络的数学原理和工程实现原理,尤其是第4章,如果能基本读懂,后面的网络实现层面的问题基本都可以迎刃而解。涵盖BP网络、CNN、RNN的结构、思路、训练与使用,以及一些常见的综合性问题。该篇是学习深度学习的重点和难点,作者通过大量示例、推理与实现,帮读者*大化降低学习曲线。
扩展篇(第9~13章),介绍一些网络的变种和一些较新的网络特性,涵盖深度残差网络、受限玻尔兹曼机、强化学习、对抗学习,这是读者进一步学习与实践思路的钥匙。最后给出了一些有趣的深度学习应用:人脸识别、作诗姬、大师风图像处理,有趣又有用。
网站评分
书籍多样性:7分
书籍信息完全性:3分
网站更新速度:6分
使用便利性:3分
书籍清晰度:3分
书籍格式兼容性:7分
是否包含广告:3分
加载速度:3分
安全性:8分
稳定性:3分
搜索功能:8分
下载便捷性:4分
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书籍真实打分
故事情节:5分
人物塑造:7分
主题深度:3分
文字风格:4分
语言运用:9分
文笔流畅:3分
思想传递:7分
知识深度:9分
知识广度:8分
实用性:5分
章节划分:7分
结构布局:4分
新颖与独特:3分
情感共鸣:4分
引人入胜:5分
现实相关:3分
沉浸感:6分
事实准确性:6分
文化贡献:3分