Python深度学习(第2版)
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作者(美)弗朗索瓦·肖莱
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115597175
出版时间2022-08
版次2
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数432页
字数638千字
定价129.8元
货号SC:9787115597175
上书时间2024-10-15
商品详情
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作者简介:
【作者简介】
弗朗索瓦·肖莱（Franc?ois Chollet）
谷歌公司深度学习科学家，流行深度学习框架Keras之父。Keras的GitHub星标数近6万，用户数量已超100万。此外，他也是TensorFlow框架的贡献者，个人Kaggle竞赛全球排名曾获第17名。利用Keras，他致力于普及深度学习技术和实现通用人工智能。
【译者简介】
张亮（hysic）
毕业于北京大学物理学院，核安全高级工程师，深谙机器学习和数据分析，译有《Python机器学习基础教程》《Python数据处理》等。
主编推荐:
近年来，深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的进展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界！在这个规模呈爆发式增长的领域，仍有许多“宝藏”等待你去发掘。
本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，不用数学公式，而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上进行了大幅更新和增补，以体现深度学习领域的快速发展。
- Keras和TensorFlow入门：详解实践深度学习所需的全部知识
- 神经网络入门：分类与回归
- 计算机视觉、时间序列预测、生成式深度学习
- 新增Transformer架构的原理及用法
- 新增机器学习的工作流程
- 随书提供Jupyter notebook，采用TensorFlow 2.6
内容简介:
本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，通过直观的解释和丰富的示例帮助你构建深度学习知识体系。作者避免使用数学符号，转而采用Python代码来解释深度学习的核心思想。全书共计14章，既涵盖了深度学习的基本原理，又体现了这一迅猛发展的领域在近几年里取得的重要进展，包括Transformer架构的原理和示例。读完本书后，你将能够使用Keras解决从计算机视觉到自然语言处理等现实世界的诸多问题，包括图像分类、图像分割、时间序列预测、文本分类、机器翻译、文本生成等。
目录:
第1章 什么是深度学习1
1.1 人工智能、机器学习和深度学习1
1.1.1 人工智能2
1.1.2 机器学习2
1.1.3 从数据中学习规则与表示3
1.1.4 深度学习之“深度”5
1.1.5 用三张图理解深度学习的工作原理7
1.1.6 深度学习已取得的进展8
1.1.7 不要相信短期炒作9
1.1.8 人工智能的未来10
1.2 深度学习之前：机器学习简史10
1.2.1 概率建模11
1.2.2 早期神经网络11
1.2.3 核方法11
1.2.4 决策树、随机森林和梯度提升机12
1.2.5 回到神经网络13
1.2.6 深度学习有何不同14
1.2.7 机器学习现状14
1.3 为什么要用深度学习，为什么是现在16
1.3.1 硬件17
1.3.2 数据17
1.3.3 算法18
1.3.4 新一轮投资热潮18
1.3.5 深度学习的普及19
1.3.6 这种趋势会持续下去吗20
第2章 神经网络的数学基础21
2.1 初识神经网络21
2.2 神经网络的数据表示25
2.2.1 标量（0阶张量）25
2.2.2 向量（1阶张量）25
2.2.3 矩阵（2阶张量）26
2.2.4 3阶张量与更高阶的张量26
2.2.5 关键属性26
2.2.6 在NumPy中操作张量28
2.2.7 数据批量的概念28
2.2.8 现实世界中的数据张量实例29
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