深度学习
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作者赵涓涓,强彦 主编
出版社机械工业出版社
ISBN9787111592396
出版时间2018-04
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数213页
定价59元
货号SC:9787111592396
上书时间2024-11-01
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商品详情
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作者简介:
赵涓涓，太原理工大学信息与计算机学院教授，博士生导师，计算机科学系主任。中国计算机学会青年科技论坛太原（2017-2018年度）。主要从事影像大数据、机器学习等方面的科研与教学工作。出版学术专著2部，发表学术论文60余篇，ESI高被引论文1篇。
精彩内容:
PREFACE前 言自20世纪80年代以来，机器学习已经在算法、理论和应用等方面取得了巨大成功，广泛应用于产业界与学术界。简单来说，机器学习就是通过算法使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本完成智能识别或对未来做预测。深度学习是一种机器学习方法，在一些近期新的研究领域和新的应用背景下，可用数据量的激增、计算能力的增强以及计算成本的降低为深度学习的快速发展铺平了道路，同时也为深度学习在各大领域的应用提供了支撑。自AlphaGo被提出并成功击败职业围棋手后，“深度学习”这一概念快速进入人们的视野并在业界引起了轰动，其因强大的特征提取能力以及灵活性在国内外各大企业中掀起一阵狂潮，在语音识别、图像识别和图像处理领域取得的成果尤为突出。 本书是以实践案例为主的深度学习框架结合编程实战的综合性著作，将带领读者逐步掌握深度学习需要的数据处理、调整参数、运行实例和二次编码，不仅帮助读者理解理论知识，而且能够使读者熟练掌握各种深度学习框架下的编程控制。本书配有大量的实践案例，既便于课堂教学，又便于学生自学。此外本书还配有同步PPT课件和程序源码，可供教师进行实验课程辅导。 本书介绍了四种深度学习框架（TensorFlow、Caffe、Torch、MXNet）的运行原理，配合实例介绍了框架的详细安装、程序设计、调参和二次接口的详细编程过程，引领读者完整搭建深度学习框架，相信本书能够从实战的角度帮助读者快速掌握和提高深度学习编程的技能。 全书内容可分为绪论、四大框架、迁移学习和并行计算/交叉验证四大部分，共7章。 第1章讨论深度学习与机器学习的关系、深度学习
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内容简介:
本书是利用实例来讲解深度学习框架以及深度学习方法的综合性著作，介绍了四大深度学习框架（TensorFlow、Caffe、Torch和MXNet），还详细介绍了调参、二次接口的编程、迁移学习的模型等内容。
目录:
前言
第1章 绪论 1
1.1 机器学习与深度学习 1
1.1.1 机器学习与深度学习的关系 2
1.1.2 传统机器学习与深度学习的对比 3
1.2 统计学与深度学习 5
1.2.1 统计学与深度学习的关系 5
1.2.2 基于统计的深度学习技术 6
1.3 本书涉及的深度学习框架 8
1.4 优化深度学习的方法 8
1.5 深度学习展望 9
第2章 TensorFlow深度学习框架构建方法与图像分类的实现 12
2.1 TensorFlow概述 12
2.1.1 TensorFlow的特点 13
2.1.2 TensorFlow中的模型 14
2.2 TensorFlow框架安装 16
2.2.1 基于Anaconda的安装 16
2.2.2 测试TensorFlow 19
2.3 基于TensorFlow框架的图像分类实现（ResNet-34） 20
2.3.1 应用背景 20
2.3.2 ResNet 21
2.3.3 ResNet程序实现 24
2.3.4 详细代码解析 27
2.3.5 实验结果及分析 51
第3章&nbs
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