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 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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