扫一扫
关注中图网
官方微博
本类五星书更多>
-
>
决战行测5000题(言语理解与表达)
-
>
软件性能测试.分析与调优实践之路
-
>
第一行代码Android
-
>
深度学习
-
>
Unreal Engine 4蓝图完全学习教程
-
>
深入理解计算机系统-原书第3版
-
>
Word/Excel PPT 2013办公应用从入门到精通-(附赠1DVD.含语音视频教学+办公模板+PDF电子书)
买过本商品的人还买了
Python机器学习的数学
¥63.2¥109.0机器学习
¥59.4¥108.0零基础学机器学习
¥52.1¥89.8深度学习TensorFlow编程实战
¥40.0¥69.0Python常用算法手册
¥43.1¥59.8
白话深度学习与TensorFlow 版权信息
- ISBN：9787111574576
- 条形码：9787111574576 ; 978-7-111-57457-6
- 装帧：暂无
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
白话深度学习与TensorFlow 本书特色
基础篇(1-3章)：介绍深度学习的基本概念和Tensorflow的基本介绍。原理与实践篇（4-8章）：大量的关于深度学习中BP、CNN以及RNN网络等概念的数学知识解析，加以更朴素的语言与类比，使得非数学专业的程序员还是能够比较容易看懂。扩展篇（9-13章）：介绍新增的深度学习网络变种与较新的深度学习特性，并给出有趣的深度学习应用。读完本书，基本具备了搭建全套Tensorflow应用环境的能力，掌握深度学习算法和思路，以及进行一般性的文章分类、音频分类或视频分类的能力。
白话深度学习与TensorFlow 内容简介
基础篇(1-3章)：介绍深度学习的基本概念和Tensorflow的基本介绍。原理与实践篇（4-8章）：大量的关于深度学习中BP、CNN以及RNN网络等概念的数学知识解析，加以更朴素的语言与类比，使得非数学专业的程序员还是能够比较容易看懂。扩展篇（9-13章）：介绍新增的深度学习网络变种与较新的深度学习特性，并给出有趣的深度学习应用。读完本书，基本具备了搭建全套Tensorflow应用环境的能力，掌握深度学习算法和思路，以及进行一般性的文章分类、音频分类或视频分类的能力。
白话深度学习与TensorFlow 目录
目 录?Contents
本书赞誉
序
前 言
基 础 篇
第1章 机器学习是什么 2
1.1 聚类 4
1.2 回归 5
1.3 分类 8
1.4 综合应用 10
1.5 小结 14
第2章 深度学习是什么 15
2.1 神经网络是什么 15
2.1.1 神经元 16
2.1.2 激励函数 19
2.1.3 神经网络 24
2.2 深度神经网络 25
2.3 深度学习为什么这么强 28
2.3.1 不用再提取特征 28
2.3.2 处理线性不可分 29
2.4 深度学习应用 30
2.4.1 围棋机器人——AlphaGo 30
2.4.2 被教坏的少女——Tai.ai 32
2.4.3 本田公司的大宝贝——
ASIMO 33
2.5 小结 37
第3章 TensorFlow框架特性与安装 38
3.1 简介 38
3.2 与其他框架的对比 39
3.3 其他特点 40
3.4 如何选择好的框架 44
3.5 安装TensorFlow 45
3.6 小结 46
原理与实践篇
第4章 前馈神经网络 50
4.1 网络结构 50
4.2 线性回归的训练 51
4.3 神经网络的训练 75
4.4 小结 79
第5章 手写板功能 81
5.1 MNIST介绍 81
5.2 使用TensorFlow完成实验 86
5.3 神经网络为什么那么强 92
5.3.1 处理线性不可分 93
5.3.2 挑战“与或非” 95
5.3.3 丰富的VC——强大的空间
划分能力 98
5.4 验证集、测试集与防止过拟合 99
5.5 小结 102
第6章 卷积神经网络 103
6.1 与全连接网络的对比 103
6.2 卷积是什么 104
6.3 卷积核 106
6.4 卷积层其他参数 108
6.5 池化层 109
6.6 典型CNN网络 110
6.7 图片识别 114
6.8 输出层激励函数——SOFTMAX 116
6.8.1 SOFTMAX 116
6.8.2 交叉熵 117
6.9 小试牛刀——卷积网络做图片分类 124
6.10 小结 138
第7章 综合问题 139
7.1 并行计算 139
7.2 随机梯度下降 142
7.3 梯度消失问题 144
7.4 归一化 147
7.5 参数初始化问题 149
7.6 正则化 151
7.7 其他超参数 155
7.8 不唯一的模型 156
7.9 DropOut 157
7.10 小结 158
第8章 循环神经网络 159
8.1 隐马尔可夫模型 159
8.2 RNN和BPTT算法 163
8.2.1 结构 163
8.2.2 训练过程 163
8.2.3 艰难的误差传递 165
8.3 LSTM算法 167
8.4 应用场景 171
8.5 实践案例——自动文本生成 174
8.5.1 RNN工程代码解读 174
8.5.2 利用RNN学习莎士比亚剧本 183
8.5.3 利用RNN学习维基百科 184
8.6 实践案例——聊天机器人 185
8.7 小结 196
扩 展 篇
第9章 深度残差网络 198
9.1 应用场景 198
9.2 结构解释与数学推导 200
9.3 拓扑解释 205
9.4 Github示例 207
9.5 小结 207
第10章 受限玻尔兹曼机 209
10.1 结构 209
10.2 逻辑回归 210
10.3 *大似然度 212
10.4 *大似然度示例 214
10.5 损失函数 215
10.6 应用场景 216
10.7 小结 216
第11章 强化学习 217
11.1 模型核心 218
11.2 马尔可夫决策过程 219
11.2.1 用游戏开刀 221
11.2.2 准备工作 223
11.2.3 训练过程 224
11.2.4 问题 226
11.2.5 Q-Learning算法 228
11.3 深度学习中的Q-Learning——DQN 231
11.3.1 OpenAI Gym 234
11.3.2 Atari游戏 237
11.4 小结 238
第12章 对抗学习 239
12.1 目的 239
12.2 训练模式 240
12.2.1 二元极小极大博弈 240
12.2.2 训练 242
12.3 CGAN 244
12.4 DCGAN 247
12.5 小结 252
第13章 有趣的深度学习应用 254
13.1 人脸识别 254
13.2 作诗姬 259
13.3 梵高附体 264
13.3.1 网络结构 265
13.3.2 内容损失 268
13.3.3 风格损失 270
13.3.4 系数比例 271
13.3.5 代码分析 272
13.4 小结 279
附录A VMware Workstation的安装 280
附录B Ubuntu虚拟机的安装 284
附录C Python语言简介 290
附录D 安装Theano 296
附录E 安装Keras 297
附录F 安装CUDA 298
参考文献 303
本书赞誉
序
前 言
基 础 篇
第1章 机器学习是什么 2
1.1 聚类 4
1.2 回归 5
1.3 分类 8
1.4 综合应用 10
1.5 小结 14
第2章 深度学习是什么 15
2.1 神经网络是什么 15
2.1.1 神经元 16
2.1.2 激励函数 19
2.1.3 神经网络 24
2.2 深度神经网络 25
2.3 深度学习为什么这么强 28
2.3.1 不用再提取特征 28
2.3.2 处理线性不可分 29
2.4 深度学习应用 30
2.4.1 围棋机器人——AlphaGo 30
2.4.2 被教坏的少女——Tai.ai 32
2.4.3 本田公司的大宝贝——
ASIMO 33
2.5 小结 37
第3章 TensorFlow框架特性与安装 38
3.1 简介 38
3.2 与其他框架的对比 39
3.3 其他特点 40
3.4 如何选择好的框架 44
3.5 安装TensorFlow 45
3.6 小结 46
原理与实践篇
第4章 前馈神经网络 50
4.1 网络结构 50
4.2 线性回归的训练 51
4.3 神经网络的训练 75
4.4 小结 79
第5章 手写板功能 81
5.1 MNIST介绍 81
5.2 使用TensorFlow完成实验 86
5.3 神经网络为什么那么强 92
5.3.1 处理线性不可分 93
5.3.2 挑战“与或非” 95
5.3.3 丰富的VC——强大的空间
划分能力 98
5.4 验证集、测试集与防止过拟合 99
5.5 小结 102
第6章 卷积神经网络 103
6.1 与全连接网络的对比 103
6.2 卷积是什么 104
6.3 卷积核 106
6.4 卷积层其他参数 108
6.5 池化层 109
6.6 典型CNN网络 110
6.7 图片识别 114
6.8 输出层激励函数——SOFTMAX 116
6.8.1 SOFTMAX 116
6.8.2 交叉熵 117
6.9 小试牛刀——卷积网络做图片分类 124
6.10 小结 138
第7章 综合问题 139
7.1 并行计算 139
7.2 随机梯度下降 142
7.3 梯度消失问题 144
7.4 归一化 147
7.5 参数初始化问题 149
7.6 正则化 151
7.7 其他超参数 155
7.8 不唯一的模型 156
7.9 DropOut 157
7.10 小结 158
第8章 循环神经网络 159
8.1 隐马尔可夫模型 159
8.2 RNN和BPTT算法 163
8.2.1 结构 163
8.2.2 训练过程 163
8.2.3 艰难的误差传递 165
8.3 LSTM算法 167
8.4 应用场景 171
8.5 实践案例——自动文本生成 174
8.5.1 RNN工程代码解读 174
8.5.2 利用RNN学习莎士比亚剧本 183
8.5.3 利用RNN学习维基百科 184
8.6 实践案例——聊天机器人 185
8.7 小结 196
扩 展 篇
第9章 深度残差网络 198
9.1 应用场景 198
9.2 结构解释与数学推导 200
9.3 拓扑解释 205
9.4 Github示例 207
9.5 小结 207
第10章 受限玻尔兹曼机 209
10.1 结构 209
10.2 逻辑回归 210
10.3 *大似然度 212
10.4 *大似然度示例 214
10.5 损失函数 215
10.6 应用场景 216
10.7 小结 216
第11章 强化学习 217
11.1 模型核心 218
11.2 马尔可夫决策过程 219
11.2.1 用游戏开刀 221
11.2.2 准备工作 223
11.2.3 训练过程 224
11.2.4 问题 226
11.2.5 Q-Learning算法 228
11.3 深度学习中的Q-Learning——DQN 231
11.3.1 OpenAI Gym 234
11.3.2 Atari游戏 237
11.4 小结 238
第12章 对抗学习 239
12.1 目的 239
12.2 训练模式 240
12.2.1 二元极小极大博弈 240
12.2.2 训练 242
12.3 CGAN 244
12.4 DCGAN 247
12.5 小结 252
第13章 有趣的深度学习应用 254
13.1 人脸识别 254
13.2 作诗姬 259
13.3 梵高附体 264
13.3.1 网络结构 265
13.3.2 内容损失 268
13.3.3 风格损失 270
13.3.4 系数比例 271
13.3.5 代码分析 272
13.4 小结 279
附录A VMware Workstation的安装 280
附录B Ubuntu虚拟机的安装 284
附录C Python语言简介 290
附录D 安装Theano 296
附录E 安装Keras 297
附录F 安装CUDA 298
参考文献 303
展开全部
白话深度学习与TensorFlow 作者简介
西山居的大数据架构师与大数据专家，有多年编程经验（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，目前负责西山居的市场战略与产品战略。专注于大数据系统架构以及变现研究。擅长数据挖掘、数据建模、关系型数据库应用（Hadoop、Spark、Cassandra、Prestodb应用）。负责西山居紫霞系统——大数据日志处理系统的系统架构与设计工作。同时，也是重庆工商大学管理科学与工程专业，硕士研究生事业导师。
书友推荐
- >
巴金－再思录
巴金－再思录
¥14.7¥46.0 - >
姑妈的宝刀
姑妈的宝刀
¥9.9¥30.0 - >
龙榆生：词曲概论/大家小书
龙榆生：词曲概论/大家小书
¥9.2¥24.0 - >
月亮与六便士
月亮与六便士
¥18.1¥42.0 - >
山海经
山海经
¥22.4¥68.0 - >
我与地坛
我与地坛
¥20.2¥28.0 - >
有舍有得是人生
有舍有得是人生
¥20.1¥45.0 - >
上帝之肋:男人的真实旅程
上帝之肋:男人的真实旅程
¥30.5¥35.0
本类畅销
-
十二字节
¥42.4¥69 -
前瞻交互:从语音、手势设计到多模融合
¥76.3¥109 -
人工智能
¥18.6¥55 -
人工智能技术商业应用场景实战
¥45.8¥79 -
4.23文创礼盒A款--“作家言我精神状态”
¥42.3¥206 -
4.23文创礼盒B款--“作家言我精神状态”
¥42.3¥206
