第1章 神經網路
第2章 訓練正向饋送神經網路
第3章 運用TensorFlow 實現神經網路
第4章 超越梯度遞減
第5章 卷積神經網路
第6章 嵌入和表達方式的學習
第7章 序列分析模型
第8章 記憶強化神經網路
第9章 深度強化學習
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$ 155 ～ 589 | Deep Learning深度學習基礎：設計下一代人工智慧演算法
作者：Nikhil Buduma ／ 譯者：藍子軒 出版社：美商歐萊禮股份有限公司台灣分公司 出版日期：2018-06-19 語言：繁體書  2 則評論  共 3 筆 → 查價格、看圖書介紹
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圖書介紹 - 資料來源：TAAZE 讀冊生活
圖書名稱：Deep Learning深度學習基礎：設計下一代人工智慧演算法
深度學習（Deep Learning）如今已成為非常活躍的研究領域，同時也為現代機器學習鋪展了一條康莊大道。本書提供許多範例與清楚的說明，引導讀者進一步了解這個複雜領域中的一些主要概念。
包括Google、微軟和Facebook這樣的業界龍頭，全都在其內部積極發展深度學習團隊。不過對於一般人來說，深度學習仍舊是個相當複雜而困難的主題。如果您熟悉Python，並具備微積分的背景知識，加上對於機器學習的基本理解，本書即可幫助您入門。
．瞭解機器學習和神經網路的基礎知識
．瞭解如何訓練正向饋送神經網路
．用TensorFlow實現你的第一個神經網路
．網路越來越深度時，相關問題的管理
．建立能夠分析複雜圖片的神經網路
．使用自動編碼器進行有效的降維操作
．深入序列分析以處理自然語言
．瞭解強化學習的基礎知識
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目錄
第1章 神經網路
第2章 訓練正向饋送神經網路
第3章 運用TensorFlow 實現神經網路
第4章 超越梯度遞減
第5章 卷積神經網路
第6章 嵌入和表達方式的學習
第7章 序列分析模型
第8章 記憶強化神經網路
第9章 深度強化學習
第2章 訓練正向饋送神經網路
第3章 運用TensorFlow 實現神經網路
第4章 超越梯度遞減
第5章 卷積神經網路
第6章 嵌入和表達方式的學習
第7章 序列分析模型
第8章 記憶強化神經網路
第9章 深度強化學習
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商品資料
- 作者： Nikhil Buduma 譯者： 藍子軒
- 出版社： 美商歐萊禮股份有限公司台灣分公司 出版日期：2018-06-19 ISBN/ISSN：9789864768240
- 語言：繁體中文 裝訂方式：平裝 頁數：304頁 開數：18
- 類別： 中文書> 電腦
圖書評論 - 評分：
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2018/09/15
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