Deep Learning深度學習基礎｜設計下一代人工智慧演算法 Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms ( 繁體 字) |
| 作者：Nikhil Buduma | 類別：1. -> 程式設計 -> 深度學習 |
| 譯者：藍子軒 |
| 出版社：歐萊禮圖書 |  3dWoo書號： 49300
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NT定價： 620 元
折扣價： 490 元
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| 出版日：6/14/2018 |
| 頁數：286 |
| 光碟數：0 |
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| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 繁體 版 ) |
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| ISBN：9789864768240 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
| 前言： |
內容簡介：深度學習（Deep Learning）如今已成為非常活躍的研究領域，同時也為現代機器學習鋪展了一條康莊大道。本書提供許多範例與清楚的說明，引導讀者進一步了解這個複雜領域中的一些主要概念。
包括Google、微軟和Facebook這樣的業界龍頭，全都在其內部積極發展深度學習團隊。不過對於一般人來說，深度學習仍舊是個相當複雜而困難的主題。如果您熟悉Python，並具備微積分的背景知識，加上對於機器學習的基本理解，本書即可幫助您入門。
．瞭解機器學習和神經網路的基礎知識
．瞭解如何訓練正向饋送神經網路
．用TensorFlow實現你的第一個神經網路
．網路越來越深度時，相關問題的管理
．建立能夠分析複雜圖片的神經網路
．使用自動編碼器進行有效的降維操作
．深入序列分析以處理自然語言
．瞭解強化學習的基礎知識
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目錄：第1章 神經網路
第2章 訓練正向饋送神經網路
第3章 運用TensorFlow 實現神經網路
第4章 超越梯度遞減
第5章 卷積神經網路
第6章 嵌入和表達方式的學習
第7章 序列分析模型
第8章 記憶強化神經網路
第9章 深度強化學習
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| 序： |
