深度学习
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作者王汉生主编
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115537027
出版时间2021-01
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数244页
字数321千字
定价49.8元
货号SC:9787115537027
上书时间2024-06-27
商品详情
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主编推荐:
1.内容安排合理。本书本着循序渐进的习作思路，从神经网络的基础讲起，逐渐扩展到卷积神经网、循环神经网络等主流深度学习模型，让读者从零基础学起，了解并掌握深度学习的核心技术。
2.案例丰富。本书配备了大量丰富原创的深度学习案例，对于每个经典深度学习模型都做了详细讲解、案例实现以及代码编程，极大地解决了以往只能学不能练的困境。
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内容简介:
本书全面系统地讲解了深度学习的相关知识。全书共8章，包括深度学习简介及TensorFlow安装、神经网 络基础、神经网络的TensorFlow实现、卷积神经网络基础、经典卷积神经网络（上）、经典卷积神经网络（下）、 深度学习在文本序列中的应用以及深度学习实验项目等内容。本书以人工智能知识体系为基础，以课堂案例为载体，采取理论与实践相结合的模式编写而成。 本书不仅可以作为统计、数据科学等相关专业本科生深度学习相关课程的教材，也可以作为人工智能领域 爱好者，以及数据分析、数据挖掘等人员的培训或自学教材。
目录:
第1章深度学习简介及TensorFlow安装1
【学习目标】1
【导言】1
1．1机器学习、深度学习与人工智能2
1．1．1机器学习2
1．1．2深度学习3
1．1．3机器学习与深度学习同人工智能的关系4
1．2深度学习与回归分析5
1．2．1回归分析理论框架5
1．2．2深度学习与回归分析的联系6
1．3深度学习的发展历程7
1．4深度学习擅长的领域9
1．4．1图像处理9
1．4．2语音识别12
1．4．3自然语言处理12
1．4．4棋牌竞技13
1．4．5视频处理14
1．5安装TensorFlow14
1．5．1TensorFlow和Keras介绍15
1．5．2硬件环境准备15
1．5．3软件环境准备16
1．5．4安装Anaconda17
1．5．5安装TensorFlow及Keras软件包17
1．5．6JupyterNotebook运行深度学习19
课后习题20
第2章神经网络基础21
【学习目标】21
【导言】21
2．1神经网络模型介绍21
2．1．1M-P神经元模型22
2．1．2感知机模型23
2．1．3多层感知机模型24
2．2激活函数25
2．2．1sigmoid激活函数26
2．2．2tanh激活函数27
2．2．3Relu激活函数28
2．3神经网络的训练29
2．3．1神经网络的训练流程29
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