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TensorFlow深度學習-數學原理與Python實戰進階
( 簡體 字)
作者:(印)桑塔努·帕塔納雅克類別:1. -> 程式設計 -> 深度學習
   2. -> 程式設計 -> Python
譯者:閭洪慶//林楨|譯
出版社:機械工業TensorFlow深度學習-數學原理與Python實戰進階 3dWoo書號: 52822
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NT售價: 495
出版日:4/1/2020
頁數:308
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印刷:黑白印刷語系: ( 簡體 字 )
ISBN:9787111645849 加入購物車加到我的最愛 (請先登入會員)
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原書前言
第1章 數學基礎//1
 1.1 線性代數//2
  1.1.1 向量//2
  1.1.2 標量//2
  1.1.3 矩陣//3
  1.1.4 張量//3
  1.1.5 矩陣的運算和操作//4
  1.1.6 向量的線性獨立//6
  1.1.7 矩陣的秩//8
  1.1.8 單位矩陣或恒等運算符//8
  1.1.9 矩陣的行列式//9
  1.1.10 逆矩陣//10
  1.1.11 向量的范數(模)//11
  1.1.12 偽逆矩陣//12
  1.1.13 以特定向量為方向的單位向量//12
  1.1.14 一個向量在另一個向量方向上的投影(或射影)//12
  1.1.15 特征向量//12
 1.2 微積分//17
  1.2.1 微分//17
  1.2.2 函數的梯度//17
  1.2.3 連續偏導數//18
  1.2.4 海森矩陣//18
  1.2.5 函數的極大值和極小值//18
  1.2.6 局部極小值和全局*小值//20
  1.2.7 半正定以及正定矩陣//21
  1.2.8 凸集//21
  1.2.9 凸函數//22
  1.2.10 非凸函數//22
1.2.11 多變量凸函數以及非凸函數范例//23
  1.2.12 泰勒級數//24
 1.3 概率//24
  1.3.1 并集、交集和條件概率//25
  1.3.2 事件交集概率的鏈式法則//26
  1.3.3 互斥事件//26
  1.3.4 事件獨立性//27
  1.3.5 事件條件獨立性//27
  1.3.6 貝葉斯定理(公式)//27
  1.3.7 概率質量函數//28
  1.3.8 概率密度函數//28
  1.3.9 隨機變量的數學期望//28
  1.3.10 隨機變量的方差//28
  1.3.11 偏度和峰度//29
  1.3.12 協方差//30
  1.3.13 相關性系數//31
  1.3.14 一些常見的概率分布//31
  1.3.15 似然函數//34
  1.3.16 *大似然估計//35
  1.3.17 假設檢驗和p值//36
 1.4 機器學習算法的制定與優化算法//38
  1.4.1 監督學習//38
  1.4.2 無監督學習//45
  1.4.3 機器學習的優化算法//45
  1.4.4 約束優化問題//53
 1.5 機器學習中的幾個重要主題//54
  1.5.1 降維方法//54
  1.5.2 正則化//5
  1.5.3 約束優化問題中的正則化//59
 1.6 總結//60
第2章 深度學習概念和TensorFlow介紹//61
 2.1 深度學習及其發展//61
 2.2 感知機和感知機學習算法//63
  2.2.1 感知機學習的幾何解釋//65
  2.2.2 感知機學習的局限性//66
  2.2.3 非線性需求//68
  2.2.4 隱藏層感知機的非線性激活函數//69
  2.2.5 神經元或感知機的不同激活函數//70
  2.2.6 多層感知機網絡的學習規則//74
  2.2.7 梯度計算的反向傳播//75
  2.2.8 反向傳播方法推廣到梯度計算//76
 2.3 TensorFlow //82
  2.3.1 常見的深度學**//82
  2.3.2 TensorFlow的安裝//83
  2.3.3 TensorFlow的開發基礎//83
  2.3.4 深度學習視角下的梯度下降優化方法//86
  2.3.5 隨機梯度下降的小批量方法中的學習率//90
  2.3.6 TensorFlow中的優化器//90
  2.3.7 TensorFlow實現XOR//96
  2.3.8 TensorFlow中的線性回歸//100
  2.3.9 使用全批量梯度下降的SoftMax函數多分類//103
  2.3.10 使用隨機梯度下降的SoftMax函數多分類//105
 2.4 GPU //107
 2.5 總結//108
第3章 卷積神經網絡//109
 3.1 卷積操作//109
  3.1.1 線性時不變和線性移不變系統//109
  3.1.2 一維信號的卷積//111
 3.2 模擬信號和數字信號//112
  3.2.1 二維和三維信號//113
 3.3 二維卷積//114
  3.3.1 二維單位階躍函數//114
  3.3.2 LSI系統中單位階躍響應信號的二維卷積//115
  3.3.3 不同的LSI系統中圖像的二維卷積//117
 3.4 常見的圖像處理濾波器//120
  3.4.1 均值濾波器//120
  3.4.2 中值濾波器//122
  3.4.3 高斯濾波器//122
  3.4.4 梯度濾波器//123
  3.4.5 Sobel邊緣檢測濾波器//125
  3.4.6 恒等變換//127
 3.5 卷積神經網絡//128
 3.6 卷積神經網絡的組成部分//128
  3.6.1 輸入層//129
  3.6.2 卷積層//129
  3.6.3 池化層//131
 3.7 卷積層中的反向傳播//131
 3.8 池化層中的反向傳播//134
 3.9 卷積中的權值共享及其優點//136
 3.10 平移同變性//136
 3.11 池化的平移不變性//137
 3.12 舍棄層和正則化//138
 3.13 MNIST數據集上進行手寫數字識別的卷積神經網絡//140
 3.14 用來解決現實問題的卷積神經網絡//144
 3.15 批規范化//151
 3.16 卷積神經網絡中的幾種不同的網絡架構//153
  3.16.1 LeNet//153
  3.16.2 AlexNet//154
  3.16.3 VGG16//155
  3.16.4 ResNet//156
 3.17 遷移學習//157
  3.17.1 遷移學習的使用指導//158
  3.17.2 使用谷歌InceptionV3網絡進行遷移學習//159
  3.17.3 使用預訓練的VGG16網絡遷移學習//162
 3.18 總結//166
第4章 基于循環神經網絡的自然語言處理//167
 4.1 向量空間模型//167
 4.2 單詞的向量表示//170
 4.3 Word2Vec//170
  4.3.1 CBOW //171
  4.3.2 CBOW 在TensorFlow中的實現//173
  4.3.3 詞向量嵌入的Skip-gram模型//176
  4.3.4 Skip-gram在TensorFlow中的實現//178
  4.3.5 基于全局共現方法的詞向量//181
  4.3.6 GloVe//186
  4.3.7 詞向量類比法//188
 4.4 循環神經網絡的介紹//191
  4.4.1 語言建模//193
  4.4.2 用循環神經網絡與傳統方法預測句子中的下一個詞的對比//193
  4.4.3 基于時間的反向傳播//194
  4.4.4 循環神經網絡中的梯度消失與**問題//196
  4.4.5 循環神經網絡中的梯度消失與**問題的解決方法//198
  4.4.6 LSTM//199
  4.4.7 LSTM在減少梯度**和梯度消失問題中的應用//200
  4.4.8 在TensorFlow中使用循環神經網絡進行MNIST數字識別//201
  4.4.9 門控循環單元//210
  4.4.10 雙向循環神經網絡//211
 4.5 總結//212
第5章 用受限玻爾茲曼機和自編碼器進行無監督學習//214
 5.1 玻爾茲曼分布//214
 5.2 貝葉斯推斷:似然、先驗和后驗概率分布//215
 5.3 MCMC采樣方法//219
  5.3.11 Metropolis算法//222
 5.4 受限玻爾茲曼機//226
  5.4.1 訓練受限玻爾茲曼機//229
  5.4.2 吉布斯采樣//233
  5.4.3 塊吉布斯采樣//234
  5.4.4 Burn-in階段和吉布斯采樣中的樣本生成//235
  5.4.5 基于吉布斯采樣的受限玻爾茲曼機//235
  5.4.6 對比散度//236
  5.4.7 受限玻爾茲曼機的TensorFlow實現//237
  5.4.8 基于受限玻爾茲曼機的協同過濾//239
  5.4.9 深度置信網絡//244
 5.5 自編碼器//248
  5.5.1 基于自編碼器的監督式特征學習//250
  5.5.2 KL散度//251
  5.5.3 稀疏自編碼器//251
  5.5.4 稀疏自編碼器的TensorFlow實現//253
  5.5.5 去噪自編碼器//255
  5.5.6 去噪自編碼器的TensorFlow實現//256
 5.6 PCA和ZCA白化//262
 5.7 總結//264
第6章 **神經網絡//265
 6.1 圖像分割//265
  6.1.1 基于像素強度直方圖的二元閾值分割方法//265
  6.1.2 大津法//266
  6.1.3 用于圖像分割的分水嶺算法//268
  6.1.4 使用K-means聚類進行圖像分割//272
  6.1.5 語義分割//274
  6.1.6 滑動窗口方法//274
  6.1.7 全卷積網絡//275
  6.1.8 全卷積網絡的下采樣和上采樣//277
  6.1.9 U-Net//281
  6.1.10 在TensorFlow中使用全卷積神經網絡進行語義分割//283
 6.2 圖像分類和定位網絡//290
 6.3 物體檢測//292
  6.3.1 R-CNN//293
  6.3.2 Fast和Faster-CNN//294
 6.4 生成式對抗網絡//295
  6.4.1 極大極小和極小極大問題//295
  6.4.2 零和博弈//297
  6.4.3 極小極大和鞍點//298
  6.4.4 生成式對抗網絡的損失函數和訓練//300
  6.4.5 生成器的梯度消弭//302
  6.4.6 生成式對抗網絡的TensorFlow實現//302
 6.5 生成環境下的TensorFlow模型應用//305
 6.6 總結//308
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