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  • 正版新书]白话深度学习与TensorFlow高扬9787111574576
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    • 作者: 高扬著 | 高扬编 | 高扬译 | 高扬绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2017-08-01
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    • 作者: 高扬著| 高扬编| 高扬译| 高扬绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2017-08-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2017-08-01
    • 字数:400
    • 页数:304
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111574576
    • 版权提供:机械工业出版社
  • 作者: 高扬
  • 著: 高扬
  • 装帧: 暂无
  • 印次: 1
  • 定价: 69
  • ISBN: 9787111574576
  • 出版社: 机械工业出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 2017-08-01
  • 语种: 中文
  • 出版时间: 2017-08-01
  • 页数: 304
  • 外部编号: 五三B61490
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
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    前言
    基础篇
    第1章 机器学习是什么
    1.1 聚类
    1.2 回归
    1.3 分类
    1.4 综合应用
    1.5 小结
    第2章 深度学习是什么
    2.1 神经网络是什么
    2.1.1 神经元
    2.1.2 激励函数
    2.1.3 神经网络
    2.2 深度神经网络
    2.3 深度学习为什么这么强
    2.3.1 不用再提取特征
    2.3.2 处理线性不可分
    2.4 深度学习应用
    2.4.1 围棋机器人——AlphaGo
    2.4.2 被教坏的少女——Tai.ai
    2.4.3 本田公司的大宝贝——ASIMO
    2.5 小结
    第3章 TensorFlow框架特性与安装
    3.1 简介
    3.2 与其他框架的对比
    3.3 其他特点
    3.4 如何选择好的框架
    3.5 安装TensorFlow
    3.6 小结
    原理与实践篇
    第4章 前馈神经网络
    4.1 网络结构
    4.2 线性回归的训练
    4.3 神经网络的训练
    4.4 小结
    第5章 手写板功能
    5.1 MNIST介绍
    5.2 使用TensorFlow完成实验
    5.3 神经网络为什么那么强
    5.3.1 处理线性不可分
    5.3.2 挑战“与或非”
    5.3.3 丰富的VC——强大的空间划分能力
    5.4 验证集、测试集与防止过拟合
    5.5 小结
    第6章 卷积神经网络
    6.1 与全连接网络的对比
    6.2 卷积是什么
    6.3 卷积核
    6.4 卷积层其他参数
    6.5 池化层
    6.6 典型CNN网络
    6.7 图片识别
    6.8 输出层激励函数——SOFTMAX
    6.8.1 SOFTMAX
    6.8.2 交叉熵
    6.9 小试牛刀——卷积网络做图片分类
    6.10 小结
    第7章 综合问题
    7.1 并行计算
    7.2 随机梯度下降
    7.3 梯度消失问题
    7.4 归一化
    7.5 参数初始化问题
    7.6 正则化
    7.7 其他超参数
    7.8 不唯一的模型
    7.9 DropOut
    7.10 小结
    第8章 循环神经网络
    8.1 隐马尔可夫模型
    8.2 RNN和BPTT算法
    8.2.1 结构
    8.2.2 训练过程
    8.2.3 艰难的误差传递
    8.3 LSTM算法
    8.4 应用场景
    8.5 实践案例——自动文本生成
    8.5.1 RNN工程代码解读
    8.5.2 利用RNN学习莎士比亚剧本
    8.5.3 利用RNN学习维基百科
    8.6 实践案例——聊天机器人
    8.7 小结
    扩展篇
    第9章 深度残差网络
    9.1 应用场景
    9.2 结构解释与数学推导
    9.3 拓扑解释
    9.4 Github示例
    9.5 小结
    第10章 受限玻尔兹曼机
    10.1 结构
    10.2 逻辑回归
    10.3 最大似然度
    10.4 最大似然度示例
    10.5 损失函数
    10.6 应用场景
    10.7 小结
    第11章 强化学习
    11.1 模型核心
    11.2 马尔可夫决策过程
    11.2.1 用游戏开刀
    11.2.2 准备工作
    11.2.3 训练过程
    11.2.4 问题
    11.2.5 Q-Learning算法
    11.3 深度学习中的Q-Learning——DQN
    11.3.1 OpenAIGym
    11.3.2 Atari游戏
    11.4 小结
    第12章 对抗学习
    12.1 目的
    12.2 训练模式
    12.2.1 二元极小极大博弈
    12.2.2 训练
    12.3 CGAN
    12.4 DCGAN
    12.5 小结
    第13章 有趣的深度学习应用
    13.1 人脸识别
    13.2 作诗姬
    13.3 梵高附体
    13.3.1 网络结构
    13.3.2 内容损失
    13.3.3 风格损失
    13.3.4 系数比例
    13.3.5 代码分析
    13.4 小结
    附录A VMware Workstation的安装
    附录B Ubuntu虚拟机的安装
    附录C Python语言简介
    附录D 安装Theano
    附录E 安装Keras
    附录F 安装CUDA
    参考文献

    高扬,欢聚时代资历大数据专家,曾任金山软件西山居大数据架构师。有多年服务器端开发经验(多年日本和澳洲工作经验),多年大数据架构设计与数据分析、处理经验,目前负责欢聚时代直播部深度学习落地相关的研究。擅长传统机器学习、深度学习、数据建模、关系型数据库应用以及大数据框架等的应用。
    卫峥,欢聚时代YY娱乐事业部软件架构师,曾任西山居软件架构师。多年的软件开发和架构经验,精通C/C++、Python、Golang、JavaScript等多门编程语言,近几年专注于数据处理、机器学和深度学习算法的研究、音视频图形图像处理,应用与服务研发。曾在新浪网平台架构部负责音视频转码平台的架构和研发工作,为新浪微博、新浪微盘、秒拍等提供视频在线观看服务。在慕课网、InfoQ、麦思博、51CTO等平台担任讲师。

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