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移动平台深度神经网络实战 原理、架构与优化

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江苏南京
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作者卢誉声

出版社机械工业出版社

ISBN9787111641001

出版时间2020-01

版次1

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

页数480页

定价129元

货号SC:9787111641001

上书时间2024-12-23

文源文化

七年老店
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品相描述：全新
全新正版 提供发票
商品描述
作者简介:
卢誉声，软件工程师，擅长C++多线程编程和实时分布式系统架构。曾在思科系统(中国)研发中心云产品研发部工作多年。他曾参与服务器后端、前端以及SDK的设计与研发工作，在大规模分布式系统设计与实现、性能调优、高可用性和自动化等方面积累了丰富的敏捷实践与开发经验。现在在美国某IT／互联网公司工作，从事C++底层通信系统设计与研发。此外，他从事C／C++研发工作，对Java、JavaScript、Lua以及移动开发平台等也有一定研究。
主编推荐:
 
精彩内容:
 
内容简介:
本书精讲移动平台深度学习系统所需核心算法、硬件级指令集、系统设计与编程实战、海量数据处理、业界流行框架裁剪与产品级性能优化策略等，深入、翔实。
深度学习基础（第1～4章），介绍开发机器学习系统所需重要知识点，以及开发移动平台机器学习系统算法基石，诸如人工神经网络、稀疏自编码器、深度网络、卷积神经网络等。
移动平台深度学习基础（第5～6章），介绍移动平台开发环境搭建、移动平台开发基础、ARM指令集加速技术，以及轻量级网络的实现原理与实战。
深入理解深度学习（第7～8章），剖析数据预处理原理与方法，高性能实时处理系统开发，以及基于深度神经网络的物体检测与识别。本篇是下一篇内容的前导与“基石”。
深入理解移动平台深度学习（第9～12章），本篇应用前述章节的框架与技术，实现移动平台深度学习系统的实现与集成，具体涵盖：① 移动平台性能优化，数据采集与训练，为开发移动平台图像分类系统建立基础；② 深入剖析TensorFlow Lite代码体系、构建原理、集成方法以及核心代码与裁剪分析，模型处理工具，并完成移动平台系统集成；③ 结合实战分析主流移动平台机器学习框架、接口，并展望未来。

目录:
序一
序二
前言
第一篇 深度学习基础
第1章 向未来问好 2
1.1 机器学习即正义 2
1.1.1 照本宣科 3
1.1.2 关键概念概述 4
1.1.3 数学之美 5
1.2 机器学习的场景和任务 6
1.3 机器学习算法 8
1.4 如何掌握机器学习 10
1.4.1 学习曲线 10
1.4.2 技术栈 11
1.5 深度学习 12
1.6 走进移动世界的深度学习 25
1.7 本书框架 26
1.8 本章小结 27
第2章 机器学习基础 28
2.1 机器学习的主要任务 28
2.2 贝叶斯模型 29
2.3 Logistic回归 33
2.4 本章小结 44
第3章 人工神经网络 45
3.1 人工神经网络简介 45
3.2 基本结构与前向传播 46
3.3 反向传播算法 50
3.4 实现前向神经网络 53
3.5 稀疏自编码器 61
3.6 神经网络数据预处理 64
3.7 本章小结 65
第4章 深度网络与卷积神经网络 66
4.1 深度网络 66
4.2 卷积神经网络 70
4.3 卷积神经网络实现 73
4.4 本章小结 110
第二篇 移动平台深度学习基础
第5章 移动平台深度学习框架设计与实现 112
5.1 移动平台深度学习系统开发简介 112
5.2 ARM Linux基础开发环境 1
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