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圖解深度學習(全彩印刷)/圖靈程序設計叢書

  • 作者：(日)山下隆義|譯者:張彌
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115480248
  • 出版日期：2018/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：206
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    山下隆義著的《圖解深度學習》從深度學習的發展歷程講起，以豐富的圖例從理論和實踐兩個層面介紹了深度學習的各種方法，以及深度學習在圖像識別等領域的應用案例。內容涉及神經網路、卷積神經網路、受限玻爾茲曼機、自編碼器、泛化能力的提高等。此外，還介紹了包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer和TensorFlow在內的深度學習工具的安裝和使用方法。
    本書圖例豐富，清晰直觀，適合所有對深度學習感興趣的讀者閱讀。
作者介紹
(日)山下隆義|譯者:張彌
目錄
第1章  緒論
  1.1  深度學習與機器學習
  1.2  深度學習的發展歷程
  1.3  為什麼是深度學習
  1.4  什麼是深度學習
  1.5  本書結構
第 2章  神經網路
  2.1  神經網路的歷史
  2.2  M-P模型
  2.3  感知器
  2.4  多層感知器
  2.5  誤差反向傳播演算法
  2.6  誤差函數和激活函數
  2.7  似然函數
  2.8  隨機梯度下降法
  2.9  學習率
  2.10  小結
第3章  卷積神經網路
  3.1  卷積神經網路的結構
  3.2  卷積層
  3.3  池化層
  3.4  全連接層
  3.5  輸出層
  3.6  神經網路的訓練方法
  3.7  小結
第4章  受限玻爾茲曼機
  4.1  Hopfield 神經網路
  4.2  玻爾茲曼機
  4.3  受限玻爾茲曼機
  4.4  對比散度演算法
  4.5  深度信念網路
  4.6  小結
第5章  自編碼器
  5.1  自編碼器
  5.2  降噪自編碼器
  5.3  稀疏自編碼器
  5.4  棧式自編碼器
  5.5  在預訓練中的應用
  5.6  小結
第6章  提高泛化能力的方法
  6.1  訓練樣本
  6.2  預處理
  6.3  激活函數
  6.4  Dropout
  6.5  DropConnect
  6.6  小結
第7章  深度學習工具
  7.1  深度學習開發環境
  7.2  Theano
  7.3  Pylearn2

  7.4  Caffe
  7.5  訓練系統——DIGITS
  7.6  Chainer
  7.7  TensorFlow
  7.8  小結
第8章  深度學習的現在和未來
  8.1  深度學習的應用案例
  8.2  深度學習的未來
  8.3  小結
參考文獻

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