机器学习及其应用 - 第7页

...实际问题的目的。和国外机器学习、深度学习大部头著作相比，《深度学习：21 天实战 Caffe》偏重动手实践，将难以捉摸的枯燥理论用浅显易懂的形式表达，透过代码揭开其神秘面纱，更多地贴近实际应用。

...学习等核心概念，并动手在浏览器中实现计算机视觉和音频处理以及自然语言处理，构建并训练神经网络，利用客户端数据优化机器学习模型，开发基于浏览器的交互式游戏，同时为深度学习探索新的应用...

...Python文件处理与数据分析、深度学习基础理论与实践、智能车竞赛任务与实践四部分，详细介绍了Python基础知识、Python数据分析方法、机器学习概念、全连接神经网络和卷积神经网络模型的理论及产业级工程项目实践...

...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...

...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...

...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...

...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。对于人工智能、机器学习及数据科学方向的学生和工程师而言，是一本系统理解深度学习的重要参考书...

...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。

...介绍两种早期的深度学习模型：玻尔兹曼机和深度信念网络。第13章介绍深度生成模型：变分自编码器和对抗生成网络。第14章介绍了深度强化学习的知识。第15章介绍了应用十分广泛的序列...

...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...