机器学习 - 第6页

...9章。第一部分（第1~2章）讨论TensorFlow的设计模式以及选择TensorFlow作为深度学习库的优势和面临的挑战，并给出详细的安装指南。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...

...进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完...

...对于机器学习领域的新手，本书是全面且系统的入门教材，可引领其踏入深度学习的知识殿堂；对于机器学习领域从业者，本书是深化专业知识、紧跟技术前沿的有力工具；对于相关专业学生，本书是学习深度学习课程、开展学术研究...

...它究竟有没有内在的能动性？当人工智能和机器学习变为现实，人类和机器的边界又在哪里？ 现代科学的一个基础原则是，科学解释不能将意志或能动性赋予自然现象，我们不会说岩石掉落是因为要寻找地心...

...向传播网络、反向传播、梯度下降原理，以及目前广泛使用的卷积神经网络和循环神经网络。第五章介绍词向量技术实现及应用。第六章介绍采用深度学习实现问答系统。第七章介绍目前很热门的问答的一个大分支——机器阅读理解。

...机制等主流模型，同时结合概率论、线性代数与优化理论解释模型为何能够工作。作者特别强调数学直觉与可解释性，减少单纯“调包调用”的学习方式。本书兼具理论深度与教学友好性，适合具备一定数学与编程基础的读者学习...

...3章介绍了机器学习的基础知识。第4、5、6章分别讲述三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。第7章介绍神经网络的优化与正则化方法。第8章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆...

...深入介绍了深度学习技术和TensorFlow 框架编程内容。通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏...

...的万事万物间的关系。 本书介绍了机器学习五大流派从数据中挖掘暗知识的方法以及各自适用的领域，尤其是神经网络的基本工作原理和目前在商业上应用最广泛的几种形态。同时着重讨论了...

...全面、由浅入深、注重实践”的原则，基于飞桨 PaddlePaddle 深度学习平台，较为全面地覆盖了学习深度学习技术所必须具备的基础知识以及深度学习主要核心技术，包括相关的数学基础、Python 编程基础、机器学习基础以及正向/反向传播算法、卷积神经网络...