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  • 醉染图书TensorFlow深度学实战全9787301308486
  • 正版全新
    • 作者: 李明军著 | 李明军编 | 李明军译 | 李明军绘
    • 出版社: 北京大学出版社
    • 出版时间:2019-11-01
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    • 作者: 李明军著| 李明军编| 李明军译| 李明军绘
    • 出版社:北京大学出版社
    • 出版时间:2019-11-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:461000
    • 页数:376
    • 开本:16开
    • ISBN:9787301308486
    • 版权提供:北京大学出版社
    • 作者:李明军
    • 著:李明军
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:89.00
    • ISBN:9787301308486
    • 出版社:北京大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2019-11-01
    • 页数:376
    • 外部编号:1201998497
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    篇基础篇

    章深度学习基础

    1.1人工智能与机器学习1

    1.2机器是怎样学习的3

    1.3机器学习实战6

    1.4机器学习的教材10

    1.5机器学习的分类11

    1.6本章小结15

    第2章深度学习原理

    2.1什么是深度学习17

    2.2为什么需要深度学习17

    .深层神经网络21

    2.4深层神经网络训练24

    2.5深层神经网络优化35

    2.6本章小结40

    第3章TensorFlow安装

    3.1在macOS上安装TensorFlw4

    3.2在Windows上安装TensorFlow49

    3.3在Ubun安装TensorFlow52

    3.4本章小结64

    第4章TensorFlow入门

    4.1TensorFlow编程环境65

    4.2TensorFlow运行机制66

    4.3数据类型——张量78

    4.4数据操作86

    4.5使用Estimator开发112

    4.6使用LinearEstimator的示例126

    4.7本章小结136

    第5章手写数字识别

    5.1MNIST数据集简介137

    5.2手写数字识别示例143

    5.3手写数字识别优化152

    5.4寻找模型165

    5.5本章小结176

    第2篇发展演变篇

    第6章图像识别

    6.1CIFAR数据集简介178

    6.2ImageNet数据集简介180

    6.3图像识别的关键及特点182

    6.4卷积神经网络原理184

    6.5卷积神经网络构建188

    6.6卷积神经网络示例196

    6.7本章小结208

    第7章卷积神经网络起源及原理

    7.1多层架构209

    7.2卷积神经网络210

    7.3Neocognitron210

    7.4LeNet简介211

    7.5本章小结212

    第8章AlexNet

    8.1网络架构213

    8.2主要特点214

    8.3后续影响219

    8.4本章小结219

    第9章VGGNet

    9.1网络架构221

    9.2主要特点2

    9.3技巧和贡献224

    9.4本章小结228

    0章Inception

    10.1Inception名称由来229

    10.2背景问题分析229

    10.3架构设计思路0

    10.4网络架构2

    10.5Inception实战

    10.6本章小结278

    1章Inceptionv2和Inceptionv3

    11.1指导原则279

    11.2具体措施280

    11.3卷积分解280

    11.4并行池化282

    11.5旁路分类器284

    11.6批量标准化284

    11.7低分辨率输入的能27

    11.8技巧288

    11.9网络架构288

    11.10后续影响290

    11.11Inceptionv2实战291

    11.12Inceptionv3实战301

    11.13本章小结320

    2章ResNet

    12.1退化问题321

    12.2原因分析322

    1.残差模块322

    12.4降采样残差模块3

    12.5网络架构324

    12.6ResNet实战326

    12.7主要优点334

    12.8本章小结334

    3章Inceptionv4

    13.1Inceptionv4网络架构335

    13.2Inception-ResNet模块336

    13.3Inception-ResNet网络架构337

    13.4主要贡献338

    13.5本章小结338

    4章DenseNet

    14.1DenseNet网络339

    14.2网络架构340

    14.3实现方法344

    14.4主要优点346

    14.5DenseNet实战347

    14.6本章小结354

    第3篇前沿篇

    5章生成对抗神经网络

    15.1生成对抗神经网络简介356

    15.2生成对抗神经网络实现358

    15.3生成对抗神经网络实战361

    15.4本章小结376

    李明军,曾就职于亿阳信通、神州泰岳、中国惠普等公司。从事大数据分析、人工智能等相关领域的工作。在知乎上发表过多篇技术文章,对大数据分析、人工智能、数据治理有着丰富的经验。

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