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深度学习入门——基于Python的实现（基于Python的数据分析丛书)9787300290782

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￥ 10.78 2.4折 ￥ 45 八品

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作者吴喜之 张敏

出版社中国人民大学出版社

ISBN9787300290782

出版时间2021-03

装帧平装

开本16开

定价45元

货号1745363108840985600

上书时间2024-12-23

亿临书店

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品相描述：八品
商品描述
商品简介

深度学习是一种人工智能, 模仿人脑处理数据和创建用于决策的模式方面的工作, 处理用于检测对象、识别语音、翻译语言和进行决策的数据. 本书是深度学习入门级教材，有以下特点：
1. 由浅入深, 对于*基本的单层神经网络到多层神经网络的前向及后向传播理论, 从公式到代码缓慢进阶, 做了透彻的解释, 易于理解及上手。
2. 在基本模块介绍之后, 对于各种更复杂的模型并不拘泥于细节, 而是着重介绍其含义, 让读者着眼于整体框架及未来发展。
3. 尽量跟随新发展, 书中*的模型来自2020年.



作者简介



目录
部分 Python 基础 
第 1 章 Python 基础 
1.1引 言
1.2 安 装
1.3 基本模块的编程 
1.4 NumPy 模块 
1.5 Pandas 模块
1.6 Matplotlib 模块
1.7 Python 的类——面向对象编程简介
1.8 习 题
第二部分 神经网络基础及逐步深化
第 2 章 从最简单的神经网络说起 
2.1 纪元和批次
2.2 神经网络回归
2.3 神经网络分类
第 3 章 有隐藏层的神经网络 
3.1 一个隐藏层的神经网络 
3.2 多个隐藏层的神经网络
3.3 通过 PyTorch 实现神经网络初等计算
第三部分 深度学习的 PyTorch 实现
第 4 章 神经网络的 PyTorch 逐步深化 
4.1 简单的人造数据回归
4.2 MNIST 手写数字数据神经网络案例 
4.3 卷积神经网络 
4.4 MNIST 手 写 数 字 数 据 ( 续): CNN 
4.5 CIFAR10 数据图像 CNN 案例·
第 5 章 递归神经网络 
5.1 递归神经网络简介
5.2 长短期记忆网络 (LSTM)
5.3 LSTM 预测句子的例子
5.4 门控递归网络 (GRU) 
5.5 数 据 MNIST 手 写 数 字 数 据 的GRU 分类例子
5.6 GRU 处理时间序列的例子
第 6 章 PyTorch 文本数据分析 
6.1 一个简单的文本分类例子
6.2 序列到序列模型 (seq2seq)
6.3 剖析一个著名 seq2seq 案例
第 7 章 用于自然语言处理的变换器 
7.1 变换器的原理
7.2 预训练模块Transformers·
7.3 seq2seq 变换器示范代码
第 8 章 现代 Hopfifield 网络 
8.1 概论
8.2 传统的 Hopfifield 网络
8.3 现代 Hopfifield 网络
8.4 现代 Hopfifield 网络例子
第四部分 深度学习的 TensorFlow 实现
第 9 章 通过例子进入 TensorFlow 
9.1 分类例子: 皮肤病
9.2 回归例子
9.3 不平衡数据分类例子
第 10 章 TensorFlow 案例 
10.1 102 种花卉 CNN 分类例子
10.2 通过 RNN 生成文本例子
10.3 IMDB 数据文本情感分析案例
10.4 IMDB 数据的变换器示范代码
10.5 图像分割案例

内容摘要
深度学习是一种人工智能, 模仿人脑处理数据和创建用于决策的模式方面的工作, 处理用于检测对象、识别语音、翻译语言和进行决策的数据. 本书是深度学习入门级教材，有以下特点：
1. 由浅入深, 对于很基本的单层神经网络到多层神经网络的前向及后向传播理论, 从公式到代码缓慢进阶, 做了透彻的解释, 易于理解及上手。
2. 在基本模块介绍之后, 对于各种更复杂的模型并不拘泥于细节, 而是着重介绍其含义, 让读者着眼于整体框架及未来发展。
3. 尽量跟随新发展, 书中近期新的模型来自2020年.

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