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深度学习基础与实践.pdf

折纸情人
13小时前 100
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作者: [美] 乔希 • 帕特森/[美] 亚当 • 吉布森 出版社: 人民邮电出版社 译者: 郑明智 出版年: 2019-7 页数: 388 定价: 119.00元 装帧: 平装 ISBN: 9787115515421

内容简介

本书是由两位技术出身的企业管理者编写的深度学习普及书。本书的前四章提供了足够的关于深度学习的理论知识,包括机器学习的基本概念、神经网络基础、从神经网络到深度网络的演化历程,以及主流的深度网络架构,为读者阅读本书剩余内容打下基础。后五章带领读者进行一系列深度学习的实践,包括建立深层网络、高级调优技术、各种数据类型的向量化和在Spark上运行深度学习工作流。

作者简介

Josh Patterson是Skymind 公司副总裁,曾任Cloudera公司通用解决方案架构师、田纳西河流域管理局机器学习与分布式系统工程师。 Adam Gibson 是Skymind公司CTO,在帮助公司处理和解析大量实时数据方面经验丰富

网友热评

Saunak: 既没有公式推导,也没代码实现。就是单纯的名词解释

图书目录

前言  xv 第1章机器学习回顾  1 第2章神经网络基础与深度学习  31 第3章深度网络基础  60 第4章深度网络的主要架构  85 第5章建立深度网络  118 第6章深度网络调优  176 第7章调优特定的深度网络架构  217 第8章向量化  237 第9章在Spark上使用深度学习和DL4J  262 附录A人工智能是什么  299 附录BRL4J与强化学习  307 附录C每个人都需要了解的数字  325 附录D神经网络和反向传播:数学方法  326 附录E使用ND4JAPI  330 附录F使用DataVec  341 附录G从源代码构建DL4J  350 附录H设置DL4J项目  352 附录I为DL4J项目设置GPU  356 附录J解决DL4J安装上的问题  359 关于作者  365 关于封面  365

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