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Python 深度学习实战:75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案(Python 深度学习 强化学习 迁移学习)

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定价:¥79.00
  • I S B N :978-7-111-59872-5
  • 条码书号:9787111598725
  • 上架日期:2018/6/25
  • 出版日期:2018/6/1
  • 版       次:1-1
  • 出 版 社:机械工业出版社
  • 原出版社:Packt
  • 丛 书 名: 深度学习系列
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详情描述

内容简介

本书以自上而下和自下而上的方法来展示针对不同领域实际问题的深度学习解决方案,包括图像识别、自然语言处理、时间序列预测和机器人操纵等。还讨论了采用诸如TensorFlow、PyTorch、Keras和CNTK等流行的深度学习开源框架用于实际问题的解决方案及其优缺点。本书内容包括:用于深度学习的编程环境、GPU计算和云端解决方案;前馈神经网络与卷积神经网络;循环与递归神经网络;强化学习与生成对抗网络;深度学习用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、视频分析、时间序列预测、结构化数据分析以及游戏智能体(Agents)和机器人操控等。后讨论了深度学习的超参数选择和神经网络的内在结构以及预训练模型的使用技巧等。

目       录

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前       言

深度学习正在为广泛的行业带来革命性的变化。对于许多应用来说,深度学习通过做出更快和更准确的预测,证明..

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作者简介

英德拉.丹.巴克

Indra den Bakker是一位经验丰富的深度学习工程师和培训师。他是23insights平台的创始人,这是NVIDIA所属孵化项目计划的一部分,这是一个机器学习构建解决方案的初创型计划,可以改变世界上重要的行业。在开放课程平台Udacity,他指导了在深度学习和相关领域攻读微学位(Nanodegree)的学生,他还负责审查学生的实习项目。Indra拥有计算智能背景,并在创建23insights平台之前作为IPG Mediabrands的品牌代理以及Screen6的数据科学家若干年。

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编辑荐语

本书针对所提出的问题提供技术解决方案,并提供对这些解决方案的详细解释。此外,还讨论了使用TensorFlow、PyTorch、Keras和CNTK等流行开源框架针对实际问题解决方案相应的优缺点。本书也介绍了人工神经网络基本概念及其相关技术,包括经典的网络拓扑等。本书主要目的是为Python程序员提供较为详细的实战方案,以便将深度学习应用于常见和不常见实际问题场景。
本书包括14章:(1) 编程环境、GPU 计算、云解决方案和深度学习框架;(2)前馈神经网络;(3)卷积神经网络;(4)递归神经网络;(5)强化学习;(6)生成对抗网络;(7)计算机视觉;(8)自然语言处理;(9)语音识别和视频分析;(10)时间序列和结构化数据;(11)游戏智能体和机器人;(12)超参数选择、调优和神经网络学习;(13)网络内部构造;(14)预训练模型。
本书的主要特点:
1)提供训练不同神经网络模型并调整模型以期获得佳性能的实战方案;
2)使用诸如TensorFlow、Caffe、Keras、Theano的Python框架进行自然语言处理、计算机视觉识别等;
3)Python深度学习中的常见以及不常见问题的解决指南。
通过本书将会学到:
1)在Python中实现不同的人工神经网络模型;
2)选择诸如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Keras等优的Python开源框架来进行深度学习;
3)应用神经网络内部细节相关的提示和技巧,以提高学习成效;
4)巩固机器学习原理并将其应用于深度学习领域;
5)重用Python代码段并将其应用于解决日常问题;
6)评估每个解决方案的成本/收益和性能影响。

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