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本书以神经网络为线索,沿着从线性模型到深度学习的路线讲解神经网络的原理和实现。本书将数学基础知识与机器学习和神经网络紧密结合,包含线性模型的结构与局限、损失函数、基于一阶和二阶信息的优化算法、模型自由度与正则化、神经网络的表达能力、反向传播与计算图自动求导、卷积神经网络等主题,帮者建立基于数学原理的较深刻的洞见和认知。本书还提供了逻辑回归、多层全连接神经网络和多种训练算法的Python实现,以及运用TensorFlow搭建和训练多种卷积神经网络的代码实例。
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用Python实现深度学习框架 张觉非陈震 人民邮电出版社 9787115548375
1.大咖推荐:复旦大学计算机学院教授邱锡鹏、一流科技创始人兼CEO袁进辉(@老师木)、格灵深瞳创始人兼CEO赵勇、奇虎360集团副总裁邓亚峰联合推荐 2.干货满满:从零开始用Python实现自己的深度学习框架,搭建从逻辑回归到卷积神经网络的各类模型和网络,涵盖模型的训练、评估、保存与部署等工程问题 3.聚焦实战:360智能工程部高级机器学习算法工程师倾力打造 4.提供源代码
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用Python实现深度学习框架,张觉非, 陈震著,人民邮电出版社
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用Python实现深度学习框架 人民邮电出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
1.大咖推荐:复旦大学计算机学院教授邱锡鹏、一流科技创始人兼CEO袁进辉(@老师木)、格灵深瞳创始人兼CEO赵勇、奇虎360集团副总裁邓亚峰联合推荐2.干货满满:从零开始用Python实现自己的深度学习框架,搭建从逻辑回归到卷积神经网络的各类模型和网络,涵盖模型的训练、评估、保存与部署等工程问题3.聚焦实战:360智能工程部高级机器学习算法工程师倾力打造4.提供源代码这是一本引人入胜的书,它通过由浅入深的讲解让你了解深度学习的原理、模型和实现方法,内容清晰易懂,表达生动形象。当从零开始一步一步实现一个深度学习框架MatrixSlow后,你会更加深入地理解深度学习的奥秘,进而快速提升自己的能力。--邱锡鹏,复旦大学计算机学院教授
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RT 用Pytho实现深度学习框架97875548375 张觉非计算机与网络书籍
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115548375 Author 作者 张觉非,陈震 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 284页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2020-10-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书带领读者用原生Python语言和Numpy线性代数库实现一个基于计算图的深度学习框架MatrixSlow(类似简易版的PyTorch、TensorFlow或Caffe)。全书分为三个部分。*部分是原理篇,实现了MatrixSlow框架的核心基础设施,并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理,比如模型、计算图、训练、梯度下降法及其各种变体。*部分是模型篇,介绍了多种具有代表性的模型,包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络
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近年来,深度学习的浪潮席卷了学术界和产业界,它强有力的能力给人们留下了深刻的印象。但是人们会发现,机器学习有着艰深的理论背景,不能透彻理解原理,就难以在实践中自由地运用。因此,本书应运而生。本书以神经网络为线索,沿着从线性模型到深度学习的路线讲解神经网络的原理和实现,并具有以下几个特点: 1. 深入理解深度学习的原理,去除枝蔓,直奔主干,但同时深度上不打折扣。 2. 由浅入深,环环相扣;对数学的介绍经过精心设计,不偏离主干又不失深度。 3. 各章节组成有机连续的整体,顺畅地引领读者理解神经网络及深度学习的核心机理。 4.读者可根据书中提供网址下载代码,并至作者开设的专栏与作者探讨和交流。
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