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    • 作者: (印度)曼普里特·辛格·古特//拉蒂普·杜瓦|译者:马恩驰//陆健著 | (印度)曼普里特·辛格·古特//拉蒂普·杜瓦|译者:马恩驰//陆健编 | (印度)曼普里特·辛格·古特//拉蒂普·杜瓦|译者:马恩驰//陆健译 | (印度)曼普里特·辛格·古特//拉蒂普·杜瓦|译者:马恩驰//陆健绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2018-11-01
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    • 作者: (印度)曼普里特·辛格·古特//拉蒂普·杜瓦|译者:马恩驰//陆健著| (印度)曼普里特·辛格·古特//拉蒂普·杜瓦|译者:马恩驰//陆健编| (印度)曼普里特·辛格·古特//拉蒂普·杜瓦|译者:马恩驰//陆健译| (印度)曼普里特·辛格·古特//拉蒂普·杜瓦|译者:马恩驰//陆健绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2018-11-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2018-11-01
    • 字数:350
    • 页数:220
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111611783
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:(印度)曼普里特·辛格·古特//拉蒂普·杜瓦|译者:马恩驰//陆健
    • 著:(印度)曼普里特·辛格·古特//拉蒂普·杜瓦|译者:马恩驰//陆健
    • 装帧:平装-胶订
    • 印次:1
    • 定价:69.00
    • ISBN:9787111611783
    • 出版社:机械工业
    • 开本:16开
    • 印刷时间:2018-11-01
    • 语种:中文
    • 出版时间:2018-11-01
    • 页数:220
    • 外部编号:30308678
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    译者序
    作者简介
    审校者简介
    前言
    章 神经网络的数学原理
    1.1 理解线代数
    1.1.1 环境设置
    1.1.2 线代数的数据结构
    1.1.3 线代数运算
    1.1.4 求解线方程
    1.1.5 奇异值分解
    1.1.6 特征值分解
    1.1.7 主成分分析
    1.2 微积分
    1.2.1 梯度
    1.2.2 Hessian矩阵
    1.. 行列式
    1.3 化
    1.4 总结
    第2章 深度前馈神经网络
    2.1 定义前馈神经网络
    2.2 理解反向传播
    . 在TensorFlow中实现前馈神经网络
    2.4 分析Iris数据集
    2.5 使用前馈网络进行图像分类
    2.6 总结
    第3章 神经网络的优化
    3.1 什么是优化
    3.2 优化器的类型
    3.3 梯度下降
    3.3.1 梯度下降的变体
    3.3.2 优化梯度下降的算法
    3.4 优化器的选择
    3.5 总结
    第4章 卷积神经网络
    4.1 卷积神经网络概述和直观理解
    4.1.1 单个卷积层的计算
    4.1.2 TensorFlow中的CNN
    4.2 卷积作 4.2.1 对图像进行卷积
    4.2.2 步长
    4.3 池化
    4.3.1 池化
    4.3.2 示例代码
    4.4 使用卷积网络进行图像分类
    4.5 总结
    第5章 递归神经网络
    5.1 递归神经网络介绍
    5.1.1 RNN实现
    5.1.2 TensorFlow RNN实现

    曼普里特•辛格•古特(Manpreet Singh Ghotra)在企业和大数据软件方面拥有超过15年的软件开发经验。 目前,他正致力于开发一个机器学台/ API,该平台主要使用诸如TensorFlow、Keras、Apache Spark和PredictionIO等开源库和框架进行开发。他在各种机器学习应用场景上有丰富的经验,其中包括情感分析、垃圾邮件检测、图像调整和异常检测。他是世界上*大在线商之一机器学习组的成员,主要工作是使用R和Apache Mahout做运输时间优化。他拥有机器学习方面的,为机器学习社区工作并贡献很好。

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