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深度学习:入门与实践电子书

一线资深技术专家撰写,凝结其自身多年的实践经验,深浅出阐述深度学习的发展历程、相关概念和工作原理涉及当前流行的两个深度学习工具:Caffe和TensorFlow,并且初步探讨强化学习的基本原理和应用

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作       者:龙飞,王永兴

出  版  社:清华大学出版社

出版时间:2017-10-01

字       数:15.9万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 软件系统

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本书由一线资深技术专家撰写,凝结了其自身多年的实践经验,阐述了深度学习的发展历程、相关概念和工作原理,介绍了两个当前流行的深度学习工具:Caffe 和TensorFlow ,并且初步探讨了强化学习的基本原理和应用。为了帮助初学者快速上手,本书注重从总体框架和脉络上把握深度学习技术,同时在阐述原理时配以简单的实例供读者印证。 本书语言生动风趣,以通俗的语言讲述复杂的原理,循循善诱,深浅出,适合有志于从事人工智能、深度学习相关研究的信息类专业的高年级本科生或研究生阅读,也可供业界准备或正在从事深度学习、机器视觉等相关研发工作的工程技术人员参考。<br/>【推荐语】<br/>一线资深技术专家撰写,凝结其自身多年的实践经验,深浅出阐述深度学习的发展历程、相关概念和工作原理涉及当前流行的两个深度学习工具:Caffe和TensorFlow,并且初步探讨强化学习的基本原理和应用<br/>【作者】<br/>龙飞,高级工程师,本科毕业于南京大学,博士毕业于清华大学,香港科技大学博士后。曾供职于中国电子科技集团公司第五十四研究所。现任中国搜索创新研发部总监。负责公司互联网创新产品和人工智能、大数据相关项目的研发。主持并参与了国搜识图、国搜学术、国搜图书等平台和频道的研发与上线。主要研究方向为网络路由、无线网状网络,近年涉足深度学习、数据挖掘领域。在国内外发表学术论文20余篇,获得软件著作权5项,并著有中文专著2部,英文专著1部,译著2部。<br/>
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内容简介

作者简介

序言一

序言二

前言

第1章 绪论

1.1 引言

1.2 基本概念

1.3 发展历程

1.4 相关学者与会议或赛事

1.5 本章小结

参考文献

第2章 回归

2.1 线性回归

2.2 逻辑回归

2.3 本章小结

参考文献

第3章 人工神经网络

3.1 Rosenblatt感知机

3.2 人工神经网络

3.3 本章小结

参考文献

第4章 Caffe简介

4.1 CNN原理

4.2 Caffe架构

4.3 Caffe应用实例

4.4 本章小结

参考文献

第5章 TensorFlow简介

5.1 TensorFlow架构

5.2 TensorFlow简单应用

5.3 TensorFlow高级应用

5.4 本章小结

参考文献

第6章 强化学习简介

6.1 强化学习基本原理

6.2 AlphaGo基本架构

6.3 其他趣味应用

6.4 本章小结

参考文献

后记

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