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內容簡介
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本書基本獨立成冊,適用於零基礎的初學者。
基礎篇(靠前~3章),講解了機器學習、深度學習與實踐的上下文知識,如基本的機器學習與深度學習算法,TensorFlow框架的安全與配置,簡單的深度學習實踐。該篇是閱讀和實踐的基石。
原理與實踐篇(第4~8章),介紹“老牌”的深度學習網絡的數學原理和工程實現原理,尤其是第4章,如果能基本讀懂,後面的網絡實現層面的問題基本都可以迎刃而解。涵蓋BP網絡、CNN、RNN的結構、思路、訓練與使用,以及一些常見的綜合性問題。該篇是學習深度學習的重點和難點,作者通過大量示例、推理與實現,幫讀者優選化降低學習曲線。
擴展篇(第9~13章),介紹一些網絡的變種和一些較新的網絡特性,涵蓋深度殘差網絡、受限玻爾茲曼機、強化學習、對抗學習,這是讀者進一步學習與實踐思路的鑰匙。很後給出了一些有趣的深度學習應用:人臉識別、作詩姬、大師風圖像處理,有趣又......