神经网络与深度学习 - 第6页

...理解神经网络所需的数学基础知识；第3章介绍神经网络的最优化；第4章介绍神经网络和误差反向传播法；第5章介绍深度学习和卷积神经网络。书中使用Excel进行理论验证，帮助读者直观地体验深度学习的...

...机器学习：算法工程师带你去面试》的延伸。全书内容大致分为两个部分，第一部分介绍经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成式对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等；第二部分介绍深度学习在...

...出自己的神经网络，借助它观察并理解图像、将文字翻译成不同的语言，甚至像莎士比亚一样写作！当你完成这一切后，就为成为精通深度学习框架的专家做好了充分准备！主要内容：深度学习的基础科学原理...

...涉及神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器、泛化能力的提高等。此外，还介绍了包括 Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer 和 TensorFlow 在内的深度学习工具的安装和使用方法。 本书图例丰富，清晰直观，适合所有对深度学习感兴趣...

...动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算...

...深度学习解决实际问题时游刃有余。本书通过Python代码示例来讲解深度学习背后的关键数学知识，包括概率论、统计学、线性代数、微分等，并进一步解释神经网络、反向传播、梯度下降等深度学习领域关键知识背后的原理。本书适合有一定深度...

...神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，以及生成对抗网络，最后通过实战了解深度学习前沿的研究成果，以及 PyTorch 在实际项目中的应用。《深度学习入门之PyTorch》将理论和代码相结合，帮助读者更好地入门深度学习，适合任何对深度学习...

...p> 第一篇主要介绍深度学习在计算机视觉方向的一些卷积神经网络，从基础骨干网络、轻量级 CNN、模型架构搜索 3 个方向展开，介绍计算机视觉方向的里程碑算法； 第二篇主要介绍深度学习在自然语言处理方向的重要突破...

...神经网络、循环神经网络等，尽量做到读懂一本书即可达到“零基础”到“全精通”。 在章节安排上，考虑读者的特点和认知规律，在知识架构和案例穿插的设计上确保循序渐进、由浅入深。同时，本书提供了大量的深度学习...

...项目玩转深度学习：基于TensorFlow 的实践详解》以实践为导向，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...