深入浅出神经网络与深度学习 - 第3页

...详细的安装指南。第二部分（第3~4章）深入介绍TensorFlow API的基础知识和机器学习基础。第三部分（第5~6章）探讨如何用TensorFlow实现高级深度模型，涉及卷积神经网络（或CNN）模型和循环神经网络（或RNN）模型。第四部分...

...前沿的认知神经科学，到人的毕生发展、心理障碍及治疗，全书涵盖心理学入门必学的 15 堂必修课，解析心理学学科概貌。 包含丰富的特色专栏，内容更符合学生学习的兴趣与动机：批判式思考：从问题导向...

...掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据；深入理解机器学习的基础；运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型；探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和...

...读者稳步建立扎实的编程能力，包括数据集的制作和解析、神经网络模型设计能力和开销估算、损失函数的设计、神经网络的动态模式和静态模式的训练方法和过程控制、神经网络的边缘计算模型量化、神经网络的云计算部署。

...关键，莫过于探究自然语言处理（NLP）技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅，让其亲身感受，并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq...

...先驱，威廉·哈里斯在描述人类大脑是如何构建的过程中，解答了关于大脑发育的重要问题，提出了许多激动人心的发现和科学前沿的突破，为我们深入理解人脑的形成提供了更宽广的视野和更深刻的见解...

...多位作者共同编撰，首先阐明了学习机器翻译的理论基础，接着介绍了机器学习的基本原理，并深入分析了神经网络机器翻译的相关内容。书中还讨论了机器翻译技术所引发的道德问题，并提出了其在语言学习中的应用建议...