深度学习之美:AI时代的数据处理与实践 零入门 | 高可读| 重实战 | 抓前沿!准受用的深度学习入门教程,集各项前沿技术之大成,含Hinton神经胶囊网络的详细解读!
零入门。本书在介绍深度学习时,也介绍了Python、TensorFlow、M-P模型、感知机等神经网络等基础知识,从而可以让读者零基础入门。 高可读。有别于其他同类书籍的深奥难懂,本书配合近300幅手绘图片,一图胜千言,辅以大量的哲理故事,通俗易懂,独辟蹊径。 重实战。除了理论部分的讲解不落窠臼,本书还重视实战,列举了大量具有启发意义的实战案例,循序渐进,让读者通过实战获得成就感。 抓前沿。本书紧抓领域前沿,Geoffrey Hinton的新研究成果 神经胶囊网络,本书详细解读,辅以实战,让读者能够站在科研前沿。
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787121342462 Author 作者 张玉宏 著 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 654页 Publisher 出版社 电子工业出版社 Publication Date 出版日期 2018-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 深度学习是人工智能的前沿技术。本书深入浅出地介绍了深度学习的相关理论和实践,全书共分16章,采用理论和实践双主线写作方式。靠前章给出深度学习的大图。第2章和第3章,讲解了机器学习的相关基础理论。第4章和第5章,讲解了Python基础和基于Python的机器学习实战。第6至10章,先后讲解了M-P模型、感知机、多层神经网络、BP神经网络等知识。靠前1章讲解了被广泛认可的深度学习框架TensorFlow。靠前2章和靠前3章详细讲解了卷积神经网络,并给出了相关的实
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本书是一本用Python学习统计分析的基础读物,每章都用一个例子贯穿始终,以点带面,用Python编程的方式直观理解统计分析。有理论,有方法,有实践,可让读者快速掌握Python统计分析的基本技能。 大量的中小示例,通过Python编程实现,可操作性强。 详解数据处理、概率以及统计推测等统计分析内容,涵盖面广。 代码、图表并辅以通俗易懂的文字,易学易用。 双色印刷,版面精美,可使学习过程轻松愉悦。 赠送全部样本源代码。
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本书读者对象为:想学习深度学习算法的机器学习工程师、数据科学家、人工智能开发人员,以及有一定Python编程和机器学习经验,想进一步学习神经网络和深度学习技术的所有人。 本书以实践的形式详细介绍了从基础到高级的一些流行的深度学习算法,并通过TensorFlow对这些算法进行了编程实现。通过本书,读者将深入了解每一种算法、算法背后的数学原理,以及各种算法的实现方法。学完本书后,读者将具备在自己的项目中实现深度学习所需的技能。 1、构建自己的神经网络的方法及TensorFlow的使用方法。 2、梯度下降算法及变体的应用方法及编程实现,如 NAG、AMSGrad、Adadelta、Adam、Nadam 等。 3、循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的工作原理。 4、卷积网络和胶囊网络的各种架构、背后的数学知识及在TensorFlow的编程实现。 5、如何让机器使用
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