本書基本獨立成冊,適用於零基礎的初學者。
基礎篇(第1~3章),講解瞭機器學習、深度學習與實踐的上下文知識,如基本的機器學習與深度學習算法,TensorFlow框架的安全與配置,簡單的深度學習實踐。該篇是閱讀和實踐的基石。
原理與實踐篇(第4~8章),介紹“老牌”的深度學習網絡的數學原理和工程實現原理,尤其是第4章,如果能基本讀懂,後麵的網絡實現層麵的問題基本都可以迎刃而解。涵蓋BP網絡、CNN、RNN的結構、思路、訓練與使用,以及一些常見的綜閤性問題。該篇是學習深度學習的重點和難點,作者通過大量示例、推理與實現,幫讀者*大化降低學習麯綫。
擴展篇(第9~13章),介紹一些網絡的變種和一些較新的網絡特性,涵蓋深度殘差網絡、受限玻爾茲曼機、強化學習、對抗學習,這是讀者進一步學習與實踐思路的鑰匙。最後給齣瞭一些有趣的深度學習應用:人臉識彆、作詩姬、大師風圖像處理,有趣又有用。
發表於2024-11-13
白話深度學習與TensorFlow 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
這本書今晚看瞭一下,給的2星,是我覺得該打的分。如果想把總分拉到真實分數,我應該給—2星。 首先這本書的立意非常好,但是,這種數學類的書不太容易白話講懂。最後的結果是,該白話的地方確實是白話,難懂的地方還是不易懂(其實這本書沒有太多深入的東西,把概念堆砌地“白...
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圖書標籤: 深度學習 人工智能 機器學習 TensorFlow 編程 AI AI基礎 知乎
知易行難。練習!
評分三星吧,內容很多錯,有些東西直接把彆人的拿來粘貼就成瞭自己的書。至於有些最簡單的與或非,導數等等還大講特講,錶示不太理解。不過算本科普書吧。也還好。
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評分適閤打底用的科普書籍,等後麵具體做的時候還要再翻一遍。讀完後的感覺是,神經網絡感覺和通信算法裏麵的均衡、置信傳播算法在原理上差彆不大,有通信算法的基礎,理解神經網絡也比較容易。
評分智商稅
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