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Nikhil Buduma

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最新圖書評論 -  目前有 2 則評論,查看更多評論
 程式碼真的偏硬 ...
轉載自博客來  尚可  2019/01/05
程式碼真的偏硬
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

TOP

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
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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:
 程式碼真的偏硬 ...
轉載自博客來  尚可  2019/01/05
程式碼真的偏硬
 雖然封面是寫「基礎」 但...
轉載自博客來  推薦  2018/09/15
雖然封面是寫「基礎」

但此書的作者大概是假設讀者已經會一些深度學習、微積分以及tensorflow的概念,

所以深度學習的基本概念只用前面兩章帶過,而使用沒有提過的tensorflow的API的時候也完全沒有

講解,我在念的時候還要自己google非常多API的功能,而書中的code並沒有要讓初學者輕

易看懂的意思,我不知道對老手是怎樣的情況,但是對我這個新手來說蠻痛苦的,因為封面是寫

「基礎」,但是書中內容不管是程式碼或是理論真的不算很「基礎」
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