作 者:GiancarloZaccone,RezaulKarim 著定 价:108出 版 社:东南大学出版社出版日期:2019年05月01日页 数:458装 帧:平装ISBN:9787564183264●Preface
●Chapter 1: Getting Started with Deep Learning
● A soft introduction to machine learning
● Supervised learning
● Unbalanced data
● Unsupervised learning
● Reinforcement learning
● What is deep learning?
● Artifi neural networks
● The biological neurons
● The artifi neuron
● How does an ANN learn?
● ANNs and the backpropagation algorithm
● Weight optimization
● Stochastic gradient descent
● Neural network architectures
● Deep Neural Networks (DNNs)
● ltilayer perceptron
● Deep Belief Networks (DBNs)
● Convolutional Neural Networks (CNNs)
●部分目录 深度学习是基于学习多层次抽象的机器学习算法的一个分支。作为深度学 的神经网络被用于预测分析、计算机视觉、自然语言处理、时间序列预测以及执行大量其他的复杂任务。
本书面向的是希望利用TensorFlow的强大功能，结合其他的开源Python库构建强大、稳健、准确的预测模型的开发人员、数据分析师、机器学习从业者和深度学习爱好者。
在本书中，你将学习如何使用前馈神经网络、卷积神经网络、递归神经网络、自动编码器和因式分解机为机器学习系统开发深度学习应用程序，了解如何以分布式的方式在GPU上完成深度学习编程。
很终，你将深入了解机器学习技术以及将其应用于现实项目的技巧。
GiancarloZaccone,RezaulKarim 著 吉安卡洛？扎克尼（Giancarlo Zaccone），在并行计算和可视化方向拥有丰富经验，目前于某咨询公司担任系统和软件工程师。