幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

深度學習應用與實戰(全彩印刷)/人工智慧應用與實戰系列

  • 作者：編者:韓少雲//王海軍//楊瑞紅|責編:林瑞和
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121453656
  • 出版日期：2023/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：324
人民幣：RMB 109 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    本書系統介紹了神經網路和深度學習，並結合實際應用場景和綜合案例，讓讀者深入了解深度學習。
    全書共16章，分為4個部分。第1部分介紹了深度學習基礎演算法與應用，主要包括神經網路和深度學習的相關概念、多層神經網路的基本原理和具體應用、卷積神經網路的原理及項目案例實現、優化演算法與模型管理。第2部分介紹了深度學習進階演算法與應用，主要包括經典的深度卷積神經網路，ResNet、DenseNet和MobileNet，目標檢測的基本概念和常見演算法，循環神經網路的基本概念和具體應用。第3部分介紹了時空數據模型與應用，主要包括CNN-LSTM混合模型的基本概念和具體應用，多元時間序列神經網路、注意力機制和Transformer的基本結構和具體應用。第4部分介紹了生成對抗網路及其應用，主要包括生成對抗網路的基本概念及其模型的結構和訓練過程，使用檢測模型、識別模型對車牌進行檢測與識別。
    本書適合對人工智慧、機器學習、神經網路和深度學習等感興趣的讀者閱讀，也適合作為本科院校和高等職業院校人工智慧相關專業的教材。本書可以幫助有一定基礎的讀者查漏補缺，使其深入理解和掌握與深度學習相關的原理及方法，並能提高其解決實際問題的能力。
作者介紹
編者:韓少雲//王海軍//楊瑞紅|責編:林瑞和
目錄
第1部分  深度學習基礎演算法與應用
  第1章  單層神經網路
    1.1  深度學習的基本概念
      1.1.1  深度學習的概述
      1.1.2  神經網路
    1.2  深度學習框架
      1.2.1  常見框架介紹
      1.2.2  張量
    1.3  單層神經網路的概述
      1.3.1  回歸模型
      1.3.2  二分類模型
      1.3.3  多分類模型
    1.4  單層神經網路實現鳶尾花分類
      1.4.1  使用TensorFlow實現鳶尾花分類
      1.4.2  使用PyTorch實現鳶尾花分類
    本章總結
    作業與練習
  第2章  多層神經網路
    2.1  多層神經網路的概述
      2.1.1  隱藏層的意義
      2.1.2  激活函數
      2.1.3  反向傳播
      2.1.4  異或處理代碼實現
    2.2  梯度下降演算法
      2.2.1  批量梯度下降演算法
      2.2.2  隨機梯度下降演算法
      2.2.3  小批量梯度下降演算法
    2.3  正則化處理
      2.3.1  L1正則化與L2正則化
      2.3.2  Dropout正則化
      2.3.3  提前停止
      2.3.4  批量標準化
    2.4  手寫數字識別
      2.4.1  MNIST數據集簡介
      2.4.2  使用TensorFlow實現MNIST手寫數字分類
      2.4.3  使用PyTorch實現MNIST手寫數字分類
    本章總結
    作業與練習
  第3章  卷積神經網路
    3.1  圖像基礎原理
  ……
第2部分  深度學習進階演算法與應用
第3部分  時空數據模型與應用
第4部分  生成對抗網路及其應用

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032