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深度学习:核心原理与案例分析 Cover

深度学习:核心原理与案例分析

Chinese Edition

Paid access
|Jun 2024
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使用TensorFlow框架,轻松理解深度学习算法,包含大量案例,快速动手实现深度学习任务。异步社区中可下载配套源码+彩图文件。

Key Features

  • 涵盖机器学习基础和如何可视化机器学习的过程,利用实例展示传统的机器学习技术。
  • 使用目前最广泛应用的深度学习框架之一——TensorFlow。TensorFlow是构建复杂深度学习应用的理想选择。

Book Description

本书主要讲述了深度学习中的重要概念和技术,并展示了如何使用TensorFlow实现高级机器学习算法和神经网络。本书首先介绍了数据科学和机器学习中的基本概念,然后讲述如何使用TensorFlow训练深度学习模型,以及如何通过训练深度前馈神经网络对数字进行分类,如何通过深度学习架构解决计算机视觉、语言处理、语义分析等方面的实际问题,最后讨论了高级的深度学习模型,如生成对抗网络及其应用。

What you will learn

  • 如何使用TensorFlow训练深度学习模型
  • 如何通过训练深度前馈神经网络对数字进行分类
  • 如何通过深度学习架构解决计算机视觉、语言处理、语义分析等方面的实际问题

Who this book is for

本书适合数据科学、机器学习以及深度学习方面的专业人士阅读。
本书是一本深度学习方面的入门书籍,适合那些想要深入了解深度学习并且动手实现它的读者阅读。阅读本书,不要求读者具有机器学习、复杂统计学和线性代数等方面的背景知识。

Table of Contents

  1. 数据科学--鸟瞰全景
  2. 数据建模实战-"泰坦尼克号"示例
  3. 特征工程与模型复杂性--重温"泰坦尼克号"示例
  4. TensorFlow入门实战
  5. TensorFlow基础示例实战
  6. 深度前馈神经网络--实现数字分类
  7. 卷积神经网络
  8. 目标检测--CIFAR-10示例
  9. 目标检测--CNN迁移学习
  10. 循环神经网络--语言模型
  11. 表示学习--实现词嵌入
  12. 神经网络在情感分析中的应用
  13. 自动编码器--特征提取和降噪
  14. 生成对抗网络
  15. 面部生成与标签缺失处理
https://github.com/packtpublishing/deep-learning-by-example
PDF ISBN: 978-1-83620-120-5
Publisher: Packt Publishing Limited
Copyright owner: © 2024 Packt Publishing Limited
Publication date: 2024
Language: English
Pages: 389