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深度學習技術應用/英特爾FPGA中國創新中心系列叢書

  • 作者：編者:胡心雷//雷軼鳴//王正霞|責編:劉志紅
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121428517
  • 出版日期：2022/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：184
人民幣：RMB 68 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是深度學習課程的入門教材，從原理、模型、應用3個維度指導讀者掌握深度學習技術及應用。本書共3個部分。第1部分為深度學習的基礎，包括第1章和第2章，分別介紹了深度學習的基本概念及其和神經網路之間的關係；第2部分為深度學習的框架，包括第3章，介紹了深度學習的主流框架TensorFlow2.0的基本使用；第3部分是深度學習的高級主題，即第4章、第5章和第6章，分別討論了卷積神經網路、循環神經網路及遷移學習。
    全書所講解的案例均配有代碼實現，並對代碼進行了詳細註解，讀者通過對案例代碼的學習和實踐，可以深入了解全書講解的內容。本書適合對人工智慧、深度學習技術感興趣的工程技術人員閱讀，也適合人工智慧、電腦科學技術相關專業的學生學習參考。
作者介紹
編者:胡心雷//雷軼鳴//王正霞|責編:劉志紅
目錄
第1章  深度學習簡介
  1.1  深度學習的起源與發展
  1.2  深度學習的定義
  1.3  深度學習的優勢
  1.4  深度學習的應用
  1.5  深度學習的主流框架
    1.5.1  TensorFlow
    1.5.2  Pytorch
    1.5.3  Deeplearning4j(DL4J)
第2章  神經網路與深度學習
  2.1  人腦神經網路
  2.2  人工神經網路
    2.2.1  感知器
    2.2.2  單層神經網路
    2.2.3  多層神經網路
    2.2.4  激活函數
  2.3  走向深度學習
第3章  TensorFlow環境使用
  3.1  TensorFlow簡介
    3.1.1  TensorFlow與Keras的關係
    3.1.2  TensorFlow 1.x與TensorFlow 2.x的區別
  3.2  TensorFlow基礎
    3.2.1  張量
    3.2.2  變數
    3.2.3  計算圖
  3.3  基於TensorFlow的深度學習建模構建
    3.3.1  建模目的
    3.3.2  數據處理
    3.3.3  模型搭建
    3.3.4  模型編譯
    3.3.5  模型訓練
    3.3.6  模型驗證
    3.3.7  模型保存
    3.3.8  小結
  3.4  基於TensorFlow的手寫數字識別
    3.4.1  數據簡介
    3.4.2  數據處理
    3.4.3  模型搭建
    3.4.4  模型調優
    3.4.5  總結
第4章  卷積神經網路
  4.1  什麼是卷積神經網路
  4.2  輸入層
  4.3  卷積層
    4.3.1  填充
    4.3.2  步幅
  4.4  池化層
  4.5  全連接層
  4.6  Dropout
  4.7  數據增強

  4.8  典型卷積神經網路演算法
    4.8.1  LeNet-5網路
    4.8.2  AlexNet
    4.8.3  VGG16
  4.9  卷積神經網路案例
    4.9.1  數據簡介
    4.9.2  數據處理
    4.9.3  模型搭建
    4.9.4  總結
第5章  循環神經網路
  5.1  什麼是循環神經網路
  5.2  長短期記憶和門控循環單元
    5.2.1  長短期記憶（LSTM）
    5.2.2  門控循環單元（GRU）
  5.3  雙向循環神經網路
  5.4  深度循環神經網路案例
    5.4.1  準備操作
    5.4.2  數據簡介
    5.4.3  數據處理
    5.4.4  網路模型搭建
    5.4.5  模型訓練
    5.4.6  小結
第6章  遷移學習
  6.1  什麼是遷移學習
  6.2  遷移學習的工作原理
  6.3  遷移學習的優勢
  6.4  遷移學習的方法
  6.5  微調
  6.6  利用遷移學習對花進行分類
    6.6.1  準備操作
    6.6.2  數據處理
    6.6.3  網路模型搭建
    6.6.4  模型訓練
    6.6.5  微調
    6.6.6  小結

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