MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：37
- 题名/责任者:
- 深度学习全书:公式+推导+代码+TensorFlow全程案例/洪锦魁主编 陈昭明著
- 出版发行项:
- 北京:清华大学出版社,2022.9
- ISBN及定价:
- 978-7-302-61030-4/CNY159.00
- 载体形态项:
- 637页, [4] 页图版:图 (部分彩图);24cm
- 其它题名:
- 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例
- 个人责任者:
- 洪锦魁 主编
- 个人次要责任者:
- 陈昭明 著
- 学科主题:
- 人工智能-算法
- 中图法分类号:
- TP18
- 责任者附注:
- 洪锦魁, 中国台湾计算机专家, IT图书知名作者。陈昭明, 成功大学统计系学士、清华大学工业工程研究所硕士。
- 提要文摘附注:
- 全书共15章, 分为5部分, 第一篇说明深度学习的概念, 包括数理基础, 特点是结合编程解题, 加深读者印象, 第二篇说明TensorFlow的学习地图, 从张量、自动微分、梯度下降乃至神经层的实践, 逐步解构神经网络, 第三篇介绍CNN算法、影像应用、转移学习等, 第四篇则进入自然语言处理及语音识别的领域, 介绍RNN/BERT/Transformer算法、相关应用等, 最后, 介绍了强化学习的基础知识, 包括马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛算法、Q Learning算法, 当然, 还有相关案例实践。本书尝试以程序设计取代定理证明, 缩短学习历程, 增进学习乐趣。
- 使用对象附注:
- 本书适用于程序设计人员
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