ISBN/价格: | 978-7-115-57533-3:CNY99.90 |
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作品语种: | chi |
出版国别: | CN 110000 |
题名责任者项: | 深度学习入门与TensorFlow实践/.林炳清著 |
出版发行项: | 北京:,人民邮电出版社:,2022.02 |
载体形态项: | 326页:;+图:;+24cm |
丛编项: | 深度学习系列 |
提要文摘: | 本书首先介绍深度学习、线性代数、微积分和概率论相关知识, 讨论Python编程相关的基础知识, 线性模型中的线性回归模型和logistic模型, 梯度下降法, 然后讲述深度学习的正向传播算法、反向传播算法及完整训练流程, 输出层的激活函数, 应用于隐藏层的4个常见激活函数, 深度学习的过拟合和欠拟合, 以及3种应对过拟合的方法, 以及使用TensorFlow 2.0建立深度学习模型, 接着介绍卷积神经网络 (CNN) 及其两个最重要的组成部分--卷积 (convolution) 和池化 (pooling), 如何使用TensorFlow 2.0建立卷积神经网络, 最后讨论如何从零开始实现循环神经网络, 如何搭建深度学习框架, 如何使用TensorFlow 2.0建立循环神经网络模型。 |
题名主题: | 机器学习 |
题名主题: | 人工智能 算法 |
中图分类: | TP18 |
个人名称等同: | 林炳清 著 |
记录来源: | CN 湖北三新 20230915 |