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『繁體書』初探深度學習|使用TensorFlow

書城自編碼: 3242916
分類:繁體書 →台灣書
作者: RezaZadeh,BharathRamsundar
國際書號(ISBN): 9789864769056
出版社: 歐萊禮
出版日期: 2018-09-03
版次: 初版
頁數/字數: 256頁
書度/開本: 18.5x23cm

售價:HK$ 150.0

 

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內容簡介:
從線性迴歸到強化學習
“對想要進入深度學習這個令人興奮的領域的機器學習從業者來說,這是一本很棒的書。由於本書涵蓋廣泛的主題,當你想要進一步提升技術時,也會將它當成參考書來重新閱讀。”—MarvinBertin(Freenome機器學習研究工程師)
TensorFlow是革命性的Google深度學習程式庫,本書將教你如何用它來解決具挑戰性的機器學習問題。只要你具備一些基本線性代數與微積分的背景知識,就可以在這本實用的書籍學到如何設計能夠檢查圖像物體、瞭解文字以及預測潛在藥物特性的系統,瞭解機器學習的基礎知識。
透過實際的案例傳授觀念,協助你從根本開始建立深厚的深度學習基礎知識。本書非常適合具備軟體系統設計經驗的實務開發者,或已熟悉腳本語言但不知道如何設計學習演算法的專家。
學習TensorFlow的基本知識,包括如何執行基本的計算
藉由建立簡單的學習系統瞭解相關數學基礎
深入瞭解已被上千種app使用的全連結深度網路
藉由超參數優化將原型轉換成高品質的模型
用摺積神經網路處理圖像
用遞迴神經網路處理神經語言資料集
使用強化學習玩遊戲,例如井字遊戲
用GPU與張量處理單元等硬體訓練深度網路
關於作者:

BharathRamsundar

BharathRamsundar是DeepChem.io首席開發者與創造者,DeepChem.io採用TensorFlow的開放原始碼套件,旨在促進大眾在藥物發現領域應用深度學習。目前是Stanford大學電腦科學博士班學生。
RezaZadeh
RezaBosaghZadeh是Matroid創辦人與Stanford大學兼任教授,教導機器學習與演算法的研究生課程。他的工作重點是機器學習、分散式運算與離散應用數學,曾經為Twitter建立who-to-follow系統底層的機器學習演算法。
目錄
chapter01深度學習介紹
chapter02TensorFlow基本觀念介紹
chapter03用TensorFlow來做線性與logistic迴歸
chapter04全連結深度網路
chapter05超參數優化
chapter06摺積神經網路
chapter07遞迴神經網路
chapter08強化學習
chapter09訓練大型深度網路
chapter10深度學習的未來
索引

 

 

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