Python深度学习实战
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作者吕云翔, 刘卓然主编
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115560155
出版时间2021-08
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数184页
字数261千字
定价49.8元
货号SC:9787115560155
上书时间2024-09-17
商品详情
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主编推荐:
1. 使用PyTorch框架，快速入门深度学习。
2. 8个实战案例，分别展示了针对不同的问题使用深度学习技术如何进行解决。
3. 提供源程序、数据集、教学课件、教学大纲等学习资源。
内容简介:
本书以深度学习框架PyTorch为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地介绍机器学习的基本操作原理及其在深度学习框架下的实践。全书共16章，分别介绍了深度学习简介、深度学习框架、机器学习基础知识、PyTorch深度学习基础、Logistic回归、神经网络基础、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信能为读者提供有益的学习指导。
本书适合深度学习初学者、机器学习算法分析从业人员以及高等院校计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数据科学与大数据技术等相关专业的师生阅读。
目录:
第1章 深度学习简介 1
1.1 计算机视觉 1
1.1.1 定义 1
1.1.2 基本任务 1
1.1.3 传统方法 2
1.1.4 仿生学与深度学习 3
1.1.5 现代深度学习 4
1.2 自然语言处理 7
1.2.1 自然语言处理的基本问题 7
1.2.2 传统方法与神经网络方法的比较 8
1.2.3 发展趋势 9
1.3 强化学习 10
1.3.1 什么是强化学习 10
1.3.2 强化学习算法简介 12
1.3.3 强化学习的应用 12
1.4 本章小结 13
第2章 深度学习框架 14
2.1 Caffe 14
2.1.1 什么是 Caffe 14
2.1.2 Caffe 的特点 14
2.1.3 Caffe 概述 15
2.2 TensorFlow 16
2.2.1 什么是 TensorFlow 16
2.2.2 数据流图 16
2.2.3 TensorFlow 的特点 17
2.2.4 TensorFlow 概述 17
2.3 PyTorch 20
2.3.1 什么是 PyTorch 20
2.3.2 PyTorch 的特点 20
2.3.3 PyTorch 概述 20
2.4 三者的比较 22
2.5 本章小结 24
第3章 机器学习基础知识 25
3.1 模型评估与模型参数选择 25
3.1.1 验证 26
3.1.2 正则化 26
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