深度學習
作 者: (美)托威赫·貝索洛(Taweh Beysolow Ⅱ) 著；潘怡 譯
定 價: 59
出?版?社: 機械工業出版社
出版日期: 2018年07月01日
頁 數: 212
裝 幀: 平裝
ISBN: 9787111604372
內容簡介
本書內容主要涉及：深度學習的數學理論基礎，包括重要的統計學和線性代數的相關基本概念和知識；深度學習的各種典型模型，例如傳統的單層感知器模型、多層感知器模型，以及卷積神經網絡、循環神經網絡、受限玻耳茲曼機、深度信念網絡等一些更為復雜的模型；構建深度學習模型的實驗設計方法以及實驗過程中的特征選擇方法；應用R語言進行機器學習和深度學習實踐的案例。
(美)托威赫·貝索洛(Taweh Beysolow Ⅱ) 著；潘怡 譯
托威赫·貝索洛，機器學習科學家，現居美國，熱衷於研究及應用機器學習方法解決實際問題。他本科畢業於聖約翰大學，獲得經濟學學士學位，後獲得福特漢姆大學應用統計學碩士學位。他對一切與機器學習、數據科學、計量金融及經濟學相關的內容都有著巨大的熱情。
本書假設讀者已經掌握了統計學或計算機編程（特別是R語言）的基本知識。如果讀者不具備這些基礎，則有可能在代碼實現部分遇到困難，這時建議回頭重新學習以上提到的基礎知識。致謝感謝我的家人。感謝我的祖母，我從她那裡獲益良多。也感謝本書的編輯和其他在完成這本書的過程中給予我支持的專家。感謝我的老師，感謝他們給予我源源不斷的激勵，使我一直保持著對研究的好奇心。感謝我的朋友，不論舊識、新交，他們讓我的生活更有價值，也讓我擁有了許多難忘的人生回憶。感謝我已故的朋友Michael Giangrasso，我曾希望和他一起踏上深度學習的研究之旅。最後，感謝我已故的導師和朋友Lawrence Sobol，永遠感激他的指引，在我生命的每一天，都將銘記他的教誨。
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