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Python深度学习原理、算法与案例电子书

本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容,并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。 本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识,包括线性代数、概率论和信息论等。 本书配套70个示例源码、PPT课件,所有示例源码都经过测试无误。

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作       者:邓立国、李剑锋、林庆发、邓淇文

出  版  社:清华大学出版社

出版时间:2023-05-01

字       数:22.6万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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本书涵盖深度学习的专业基础理论知识,包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、正则化与深度学习优化,以及比较流行的应用场景实践。本书配套70个示例源码及PPT课件。 本书共11章外加3个附录,系统讲解深度学习的基础知识与领域应用实践。本书内容包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化、计算机视觉应用、目标检测应用、文本分析应用、深度强化学习应用、TensorFlow模型应用、Transformer模型应用等。附录中还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识,包括线性代数、概率论和信息论等。 本书适合Python深度学习初学者、深度学习算法发人员学习,也适合作为高等院校计算机技术、人工智能、大数据相关专业的教材或教学参考书。<br/>【推荐语】<br/>本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容,并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。 本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识,包括线性代数、概率论和信息论等。 本书配套70个示例源码、PPT课件,所有示例源码都经过测试无误。<br/>【作者】<br/>邓立国,东北大学计算机应用博士,广东工业大学教师。主要研究方向为数据挖掘、知识工程、大数据处理、云计算、分布式计算等。著有图书《scikit-learn机器学习实战》《Python数据分析与挖掘实战》《Python大数据分析算法与实例》《Python机器学习算法与应用》《数据库原理与应用(SQL Server 2016版本)》。  <br/>
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内容简介

主要作者简介

前言

第1章 深度学习概述

第2章 机器学习基础

第3章 神经网络基础

第4章 卷积神经网络和循环神经网络

第5章 正则化与深度学习优化

第6章 深度学习用于计算机视觉

第7章 深度学习用于目标检测

第8章 深度学习用于文本分析

第9章 深度强化学习的应用

第10章 TensorFlow模型的应用

第11章 Transformer模型的应用

附录A 线性代数

附录B 概率论

附录C 信息论

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