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深度學習--從基礎到實踐(上下)/深度學習系列

  • 作者：(美)安德魯·格拉斯納|責編:吳晉瑜|譯者:羅家佳
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115554512
  • 出版日期：2022/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：799
人民幣：RMB 199.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書從基本概念和理論入手，通過近千張圖和簡單的例子由淺入深地講解深度學習的相關知識，且不涉及複雜的數學內容。
    本書分為上下兩冊。上冊著重介紹深度學習的基礎知識，旨在幫助讀者建立紮實的知識儲備，主要介紹隨機性與基礎統計學、訓練與測試、過擬合與欠擬合、神經元、學習與推理、數據準備、分類器、集成演算法、前饋網路、激活函數、反向傳播等內容。下冊介紹機器學習的scikit-learn庫和深度學習的Keras庫（這兩種庫均基於Python語言），以及卷積神經網路、循環神經網路、自編碼器、強化學習、生成對抗網路等內容，還介紹了一些創造性應用，並給出了一些典型的數據集，以幫助讀者更好地了解學習。
    本書適合想要了解和使用深度學習的人閱讀，也可作為深度學習教學培訓領域的入門級參考用書。
作者介紹
(美)安德魯·格拉斯納|責編:吳晉瑜|譯者:羅家佳
    安德魯·格拉斯納(Andrew Glassner)博士，美國作家，電腦交互、圖形學領域顧問。于1978年開始從事3D電腦繪圖工作，在NYIT電腦圖形實驗室、凱斯西儲大學、IBM TJ Watson研究實驗室、代爾夫特理工大學、貝爾通信研究公司、施樂帕克研究中心和微軟研究院等進行了相關研究。《紐約時報》曾評價他為「電腦圖形研究領域最受尊敬的天才之一」。
目錄
第1章  機器學習與深度學習入門
  1.1  為什麼這一章出現在這裡
    1.1.1  從數據中提取含義
    1.1.2  專家系統
  1.2  從標記數據中學習
    1.2.1  一種學習策略
    1.2.2  一種電腦化的學習策略
    1.2.3  泛化
    1.2.4  讓我們仔細看看學習過程
  1.3  監督學習
    1.3.1  分類
    1.3.2  回歸
  1.4  無監督學習
    1.4.1  聚類
    1.4.2  降噪
    1.4.3  降維
  1.5  生成器
  1.6  強化學習
  1.7  深度學習
  1.8  接下來會講什麼
  參考資料
第2章  隨機性與基礎統計學
  2.1  為什麼這一章出現在這裡
  2.2  隨機變數
  2.3  一些常見的分佈
    2.3.1  均勻分佈
    2.3.2  正態分佈
    2.3.3  伯努利分佈
    2.3.4  多項式分佈
    2.3.5  期望值
  2.4  獨立性
  2.5  抽樣與放回
    2.5.1  有放回抽樣
    2.5.2  無放回抽樣
    2.5.3  做選擇
  2.6  Bootstrapping演算法
  2.7  高維空間
  2.8  協方差和相關性
    2.8.1  協方差
    2.8.2  相關性
  2.9  Anscombe四重奏
  參考資料
第3章  概率
  3.1  為什麼這一章出現在這裡
  3.2  飛鏢遊戲
  3.3  初級概率學
  3.4  條件概率
  3.5  聯合概率
  3.6  邊際概率
  3.7  測量的正確性

    3.7.1  樣本分類
    3.7.2  混淆矩陣
    3.7.3  混淆矩陣的解釋
    3.7.4  允許錯誤分類
    3.7.5  準確率
    3.7.6  精度
    3.7.7  召回率
    3.7.8  關於精度和召回率
    3.7.9  其他方法
    3.7.10  同時使用精度和召回率
    3.7.11  f1分數
  3.8  混淆矩陣的應用
  參考資料
第4章  貝葉斯定理
  4.1  為什麼這一章出現在這裡
  4.2  頻率論者法則以及貝葉斯法則
第5章  曲線和曲面
第6章  資訊理論
第7章  分類
第8章  訓練與測試
第9章  過擬合與欠擬合
第10章  神經元
第11章  學習與推理
第12章  數據準備
第13章  分類器
第14章  集成演算法
第15章  scikit-learn
第16章  前饋網路
第17章  激活函數
第18章  反向傳播
第19章  優化器
第20章  深度學習
第21章  卷積神經網路
第22章  循環神經網路
第23章  Keras第1部分
第24章  Keras第2部分
第25章  自編碼器
第26章  強化學習
第27章  生成對抗網路
第28章  創造性應用
第29章  數據集

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