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  • 正版新书]深度学习图解安德鲁·特拉斯克9787302540991
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    • 作者: 安德鲁·特拉斯克著 | 安德鲁·特拉斯克编 | 安德鲁·特拉斯克译 | 安德鲁·特拉斯克绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2020-01-01
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    • 作者: 安德鲁·特拉斯克著| 安德鲁·特拉斯克编| 安德鲁·特拉斯克译| 安德鲁·特拉斯克绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2020-01-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2020-01-01
    • 字数:330000
    • 页数:270
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302540991
    • 版权提供:清华大学出版社
  • 作者: 安德鲁·特拉斯克
  • 著: 安德鲁·特拉斯克
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 99
  • ISBN: 9787302540991
  • 出版社: 清华大学出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 2020-01-01
  • 语种: 中文
  • 出版时间: 2020-01-01
  • 页数: 270
  • 外部编号: 五三B97278
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 第1章 深度学习简介:为什么应该学习深度学习 1
    1.1 欢迎阅读《深度学习图解》 1
    1.2 为什么要学习深度学习 2
    1.3 这很难学吗? 3
    1.4 为什么要阅读本书 3
    1.5 准备工作 4
    1.6 你可能需要掌握一部分Python知识 5
    1.7 本章小结 6
    第2章 基本概念:机器该如何学习? 7
    2.1 什么是深度学习? 7
    2.2 什么是机器学习? 8
    2.3 监督机器学习 9
    2.4 无监督机器学习 10
    2.5 参数学习和非参数学习 10
    2.6 监督参数学习 11
    2.7 无监督参数学习 13
    2.8 非参数学习 14
    2.9 本章小结 15
    第3章 神经网络预测导论:前向传播 17
    3.1 什么是预测 17
    3.2 能够进行预测的简单神经网络 19
    3.3 什么是神经网络? 20
    3.4 这个神经网络做了什么? 21
    3.5 使用多个输入进行预测 23
    3.6 多个输入:这个神经网络做了什么? 24
    3.7 多个输入:完整的可运行代码 29
    3.8 预测多个输出 30
    3.9 使用多个输入和输出进行预测 32
    3.10 多输入多输出神经网络的工作原理 33
    3.11 用预测结果进一步预测 35
    3.12 NumPy快速入门 37
    3.13 本章小结 40
    第4章 神经网络学习导论:梯度下降 41
    4.1 预测、比较和学习 41
    4.2 什么是比较 42
    4.3 学习 42
    4.4 比较:你的神经网络是否做出了好的预测? 43
    4.5 为什么需要测量误差? 44
    4.6 最简单的神经学习形式是什么? 45
    4.7 冷热学习 46
    4.8 冷热学习的特点 47
    4.9 基于误差调节权重 48
    4.10 梯度下降的一次迭代 50
    4.11 学习就是减少误差 52
    4.12 回顾学习的步骤 54
    4.13 权重增量到底是什么? 55
    4.14 狭隘的观点 57
    4.15 插着小棍的盒子 58
    4.16 导数:两种方式 59
    4.17 你真正需要知道的 60

    Andrew W.Trask安德鲁·特拉斯克是牛津大学的博士,也是DeepMind公司的研究科学家。此前,Andrew是DigitalReasoning公司的研究员和分析产品经理,在这家公司,他训练了世界上优选的人工神经网络,并帮助设计了仿真认知计算平台。

    深度学习是人工智能的一个分支,受到人类大脑的启发,致力于指导计算机用神经网络进行学习。在线文本翻译、自动驾驶、商品推荐和智能语音助手等一系列令人兴奋的现代技术应用领域,都在深度学习的辅助下取得了突破性进展。 《深度学习图解》指导你从最基础的每一行代码开始搭建深度学习网络!经验丰富的深度学习专家AndrewW.Trask以有趣的图解方式为你揭开深度学习的神秘面纱,使你可亲身体会训练神经网络的每个细节。只需要使用Python语言及其最基本的数学库NumPy,就可以训练出自己的神经网络,借助它观察并理解图像、将文字翻译成不同的语言,甚至像莎士比亚一样写作!当你完成这一切后,就为成为精通深度学习框架的专家做好了充分准备!

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