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  • 醉染图书TensorFlow深度学习(原书第2版)9787111646617
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    • 作者: (意)吉安卡洛·扎克尼,(德)礼萨·卡里姆著 | (意)吉安卡洛·扎克尼,(德)礼萨·卡里姆编 | (意)吉安卡洛·扎克尼,(德)礼萨·卡里姆译 | (意)吉安卡洛·扎克尼,(德)礼萨·卡里姆绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2020-03-01
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    • 作者: (意)吉安卡洛·扎克尼,(德)礼萨·卡里姆著| (意)吉安卡洛·扎克尼,(德)礼萨·卡里姆编| (意)吉安卡洛·扎克尼,(德)礼萨·卡里姆译| (意)吉安卡洛·扎克尼,(德)礼萨·卡里姆绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2020-03-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:502000
    • 页数:336
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111646617
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:(意)吉安卡洛·扎克尼,(德)礼萨·卡里姆
    • 著:(意)吉安卡洛·扎克尼,(德)礼萨·卡里姆
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:99.00
    • ISBN:9787111646617
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2020-03-01
    • 页数:336
    • 外部编号:1202035407
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    译者序

    原书前言

    作者简介

    评阅人简介

    章深度学习入门

    1.1机器学习简介

    1.1.1监督学习

    1.1.2不平衡数据

    1.1.3无监督学习

    1.1.4强化学习

    1.1.5什么是深度学习

    1.2人工神经网络

    1.2.1生物神经元

    1.2.2人工神经元

    1.3人工神经网络是如何学习的

    1.3.1人工神经网络与反向传播算法

    1.3.2权重优化

    1.3.3随机梯度下降

    1.4人工神经网络架构

    1.4.1深度神经网络

    1.4.2卷积神经网络

    1.4.3自编码器

    1.4.4循环神经网络

    1.4.5新兴架构

    1.5深度学习框架

    1.6小结

    第2章TensorFlow初探

    2.1TensorFlow概述

    2.2TensorFlwv.6的新特

    2.2.1支持优化的NVIAGPU

    2.2.2TensorFlowLite简介

    2..动态图机制

    2.2.4优化加速线代数

    .TensorFlow安装与配置

    2.4TensorFlow计算图

    2.5TensorFlow代码结构

    2.5.1TensorFlow下的动态图机制

    2.6TensorFlow数据模型

    2.6.1张量

    2.6.2秩与维度

    2.6.3数据类型

    2.6.4变量

    2.6.5Fetches

    2.6.6Feeds和占位符

    2.7基于TensorBoard的可视化计算

    ……

    第3章基于TensorFlow的前馈神经网络

    第4章卷积神经网络(CNN)

    第5章优化TensorFlow自编码器

    第6章循环神经网络(RNN)

    第7章异构和分布式计算

    第8章TensorFlow不错编程

    第9章基于因子分解机的系统

    0章强化学习

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