• 深度学习理论与实战 PyTorch案例详解
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深度学习理论与实战 PyTorch案例详解

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作者陈亦新

出版社清华大学出版社

ISBN9787302568506

出版时间2021-02

版次1

装帧平装

开本32开

纸张胶版纸

页数632页

字数443千字

定价89元

货号SC:9787302568506

上书时间2024-12-24

文源文化

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商品描述
作者简介:
陈亦新  硕士,技术作家,涉及人工智能、图像处理和医学等多个领域,是一名热爱AI算法、立志AI落地造福社会的普通人。他因心思细腻、擅长换位思考、为人热情,常常被评价为一名优秀的知识传播者。他撰写的技术公众号“机器学习炼丹术”在短短2个月内收获上万粉丝,被粉丝称为炼丹兄
主编推荐:
"系统讨论人工智能原理并辅以具体实例,“讲解+代码”方式便于读者理解并学以致用。
讲解诙谐通俗,基础理论深入讲,前沿模型通俗说。
内容广泛,任何想进入人工智能领域的人都可以构建出一个相当全面的认知。"
内容简介:
本书介绍内容包括支持向量机、线性回归、决策树、遗传算法、深度神经网络(VGG、GooleLeNet、Resnet、MobileNet、EfficientNet)、循环神经网络(LSTM、GRU、Attention)、生成对抗网络(DCGAN、WGAN-GP)、自编码器、各种聚类算法、目标检测算法(YOLO、MTCNN)以及强化学习,有助于人工智能新人搭建一个全面且有用的基础框架。

本书包含8个实战,分别是:决策树、MNIST手写数字分类、GAN基础之手写数字生成、GAN优化、风格迁移、目标检测(YOLO)、人脸检测(MTCNN)和自然语言处理。8个实战可以让读者对PyTorch的使用达到较高水平。

目录:
第1章支持向量机

1.1SVM的原理

1.2SVM求解

1.3核函数

1.4软间隔

1.5小结

第2章线性回归与非线性回归

2.1线性回归

2.1.1线性回归问题的一般形式

2.1.2线性回归中的很优化问题

2.1.3问题的求解

2.2非线性回归分析

2.3初见梯度下降

2.4Python图解梯度下降

2.5小结

第3章基于规则的决策树模型

3.1决策树发展史

3.2决策树算法

3.2.1ID3算法

3.2.2C4.5

3.2.3CART

3.2.4随机森林

3.3Boosting家族

3.3.1XGBoost

3.3.2LightGBM

3.3.3CatBoost

3.4小结

第4章遗传算法家族

4.1遗传算法

4.1.1编码

4.1.2初始化种群

4.1.3自然选择

4.1.4交叉重组

4.1.5基因突变

4.1.6收敛

4.1.7遗传算法总结

4.2蚁群算法

4.2.1蚂蚁系统

4.2.2精英蚂蚁系统

4.2.3优选最小蚂蚁系统

4.2.4小结

第5章神经网络

5.1基本组成

5.1.1神经元

5.1.2层

5.2反向传播

5.2.1复习

5.2.2铺垫

5.2.3公式推导

5.3反向传播神
...

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