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移動平台深度神經網路實戰(原理架構與優化)/智能系統與技術叢書

  • 作者：盧譽聲
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111641001
  • 出版日期：2020/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：480
人民幣：RMB 129 元      售價：元
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內容大鋼
    本書精講構建移動平台深度學習系統所需演算法、指令集、神經網路的設計與實戰、海量數據處理、主流框架裁剪與產品級性能優化策略等，內容翔實、深入。
    深度學習基礎（第1?4章），介紹開發機器學習系統所需重要知識點，以及開發移動平台機器學習系統的演算法與原理基石，諸如人工神經網路、稀疏自編碼器、深度網路、卷積神經網路等。
    移動平台深度學習基礎（第5?6章），介紹移動平台開發環境搭建、移動平台開發基礎、ARM指令集加速技術，以及輕量級網路的實現原理與實戰。
    深入理解深度學習（第7?8章），剖析數據預處理原理與方法，高性能實時處理系統開發，以及基於深度神經網路的物體檢測與識別。本篇是下一篇內容的前導與「基石」。
    深入理解移動平台深度學習（第9?12章），本篇應用前述章節的框架與技術，實現移動平台深度學習系統的實現與集成，具體涵蓋：①移動平台性能優化，數據採集與訓練，為開發移動平台圖像分類系統建立基礎；②深入講解TensorFlow Lite代碼體系、構建原理、集成方法、核心代碼與裁剪分析，模型處理工具應用，並完成移動平台系統集成；③結合實戰分析主流移動平台機器學習框架、介面，並展望未來。
作者介紹
盧譽聲
    盧譽聲，軟體工程師，擅長C++多線程編程和實時分散式系統架構。曾在思科系統(中國)研發中心雲產品研發部工作多年。他曾參與伺服器後端、前端以及SDK的設計與研發工作，在大規模分散式系統設計與實現、性能調優、高可用性和自動化等方面積累了豐富的敏捷實踐與開發經驗。現在在美國某IT／互聯網公司工作，從事C++底層通信系統設計與研發。此外，他從事C／C++研發工作，對Java、JavaScript、Lua以及移動開發平台等也有一定研究。
目錄
序一
序二
前言
第一篇  深度學習基礎
  第1章  向未來問好
    1.1  機器學習即正義
      1.1.1  照本宣科
      1.1.2  關鍵概念概述
      1.1.3  數學之美
    1.2  機器學習的場景和任務
    1.3  機器學習演算法
      1.3.1  分類演算法
      1.3.2  回歸演算法
      1.3.3  聚類演算法
      1.3.4  關聯分析演算法
      1.3.5  集成演算法
      1.3.6  強化演算法
    1.4  如何掌握機器學習
      1.4.1  學習曲線
      1.4.2  技術棧
    1.5  深度學習
      1.5.1  深度學習的貢獻
      1.5.2  深度學習框架簡介
      1.5.3  安裝使用深度學習框架
      1.5.4  深度學習進展
    1.6  走進移動世界的深度學習
      1.6.1  移動平台機器學習概述
      1.6.2  難度和挑戰
    1.7  本書框架
    1.8  本章小結
  第2章  機器學習基礎
    2.1  機器學習的主要任務
    2.2  貝葉斯模型
    2.3  Logistic回歸
      2.3.1  線性回歸
      2.3.2  幾率與Logit
      2.3.3  Logistic回歸
      2.3.4  背景溯源
      2.3.5  實現Logistic回歸
    2.4  本章小結
  第3章  人工神經網路
    3.1  人工神經網路簡介
    3.2  基本結構與前向傳播
      3.2.1  神經元
      3.2.2  連接與網路
  ……
第二篇  移動平台深度學習基礎
第三篇  深入理解深度學習
第四篇  深入理解移動平台深度學習

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