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基于Theano的深度学习:构建未来与当前的人工大脑(Theano Python 深度学习 机器学习 自然语言处理 Open-AI)

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  • 贵宾会员价:¥51.80
定价:¥69.00
  • I S B N :978-7-111-58878-8
  • 条码书号:9787111588788
  • 上架日期:2018/4/16
  • 出版日期:2018/4/1
  • 版       次:1-1
  • 出 版 社:机械工业出版社
  • 原出版社:Packt
  • 丛 书 名:
  • 页     数:202    
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详情描述

内容简介

本书主要介绍了深度学习的基本概念和常用网络以及Theano在深度学习中的应用。全书共13章,首先介绍了Theano的基础知识,包括张量、计算图、符号计算、张量算子、自动微分等概念,然后分别介绍了基于前馈神经网络的手写体数字分类、单词的向量编码、基于递归神经网络的文本生成、基于双向LSTM的情感分析、基于空间变换网络的定位、基于剩余网络的图像分类、基于编码—解码网络的翻译与解释、基于注意力机制的相关输入或记忆选择、基于先进递归神经网络的时间序列预测、强化环境学习和基于非监督式网络的特征学习等内容,后介绍了Theano在深度学习中的扩展可能性。

目       录

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前       言

通过神经网络架构设计的见解和实践可解决人工智能问题,理解深度学习中最先进网络的相关概念。利用 Python实..

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作者简介

(法)克里斯托弗·布雷斯

Christopher Bourez于 2005年毕业于巴黎综合理工大学和卡尚高等师范学院,获得数学、机器学习和计算机视觉(MVA)的硕士学位。

7年来,他创立了一家计算机视觉公司,在 2007年推出了一种用于 iPhone的视觉识别应用程序 Pixee,与巴黎市的各大影院品牌和一些主要票务经销商合作:通过一张照片,用户可以获取有关活动、产品和购票方式等信息。

在应用 Caffe、TensorFlow或 Torch来完成计算机视觉任务的过程中,通过计算机科学的博客,帮助其他开发人员成功实现。其中一篇博客文章 —“A tutorial on the Caffe deep learning technology”(基于 Caffe的深度学习技术教程),已成为继 Caffe官方网站之后在网络上受欢迎的教程。

在 Packt出版社的积极倡导下,将其撰写 Caffe教程的成功经验移植到关于 Theano技术的本书上。与此同时,还深入研究了有关深度学习的广泛问题,并在 Theano及其应用方面积累了更多的实践经验。

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编辑荐语

本书特色
本书对基于Theano的深度学习进行了完整叙述,Theano是一个能够在CPU或GPU上便于优化数值表示和深度学习模型的Python库。
本书提供了一些实用代码示例,有助于初学者易于理解如何构建复杂神经网络,而对于有经验的数据分析师会更关注书中的相关内容,解决图像识别、自然语言处理和博弈决策领域的监督式学习和非监督式学习、生成模型和强化学习。
本书还讨论了从简单数字识别、图像分类、目标定位、图像分割到图像字幕的图像识别任务,自然语言处理示例包括文本生成、聊天机器人、机器翻译和机器问答系统。其中,后一个示例是处理貌似真实的随机数据生成并解决如Open-AI生态的博弈问题。
后,本书总结了针对每项任务的佳性能网络。早期的研究成果主要是基于神经层的深度堆栈,尤其是卷积层,而本书给出了提高这些架构效率的原理,以帮助读者构建新的个性化神经网络。

关于本书
阅读本书将会学到的内容:
•熟悉Theano和深度学习的概念;
•给出监督式、非监督式、生成或强化学习的示例;
•揭示设计高效深度学习网络的主要原则:卷积、残差连接和递归连接;
•Theano在实际计算机视觉数据集中的应用,如数字分类和图像分类;
•将Theano扩展到自然语言处理任务,如聊天机器人或机器翻译;
•人工智能驱动策略以使得机器人能够解决博弈问题或从环境中学习;
•基于生成模型生成真实的合成数据;
•熟悉应用于Theano上层的两个框架:Lasagne和Keras。

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