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深度學習:基於案例理解深度神經網絡

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[瑞士] 翁貝托•米凱盧奇(Umberto Michelucci) 作者
機械工業齣版社
陶陽 鄧紅平 譯者
2019-9-21 出版日期
280 頁數
89.00元 價格
平裝
智能係統與技術叢書 叢書系列
9787111637103 圖書編碼

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發表於2024-11-23

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深度學習:基於案例理解深度神經網絡 在線電子書 用戶評價

評分

內容很實在,看瞭兩天,確實比之前看過的深度學習講得詳細很多,而且多瞭很多案例圖和代碼例子!! 最重要的是,對我這種公式盲來說真的很有幫助!!頂一個!!

評分

原理解析的一本書,很喜歡這種書,瞭解機製的感覺很爽,需要慢慢仔細讀。

評分

目前正在學AI,這是老師推薦的書

評分

講解瞭深度學習相關的數學基礎,很實用。

評分

書讀完瞭,內容非常不錯,給五星。前半部分內容淺顯易懂,很適閤入門,後半部分內容比較有深度,貼閤實際的實戰場景。

深度學習:基於案例理解深度神經網絡 在線電子書 著者簡介

翁貝托•米凱盧奇(Umberto Michelucci)

目前在瑞士領先的醫療保險公司從事創新和人工智能(AI)工作。他領導與人工智能、新技術、機器學習以及大學的研究閤作相關的多項戰略計劃。此前,他曾擔任多個大型醫療保健項目的數據科學傢和首席建模師,並在編程和算法設計方麵擁有豐富的實踐經驗。他管理過商務智能和數據倉庫項目,使數據驅動的解決方案能夠在復雜的生産環境中實施。最近,Umberto 對神經網絡進行瞭廣泛的研究,並應用深度學習來解決與保險、客戶行為(如客戶流失)和傳感器科學相關的一些問題。他曾在意大利、美國和德國學習理論物理,並擔任研究員,還在英國接受過高等教育。他經常在會議上發錶科學成果,並在同行評審的期刊上發錶研究論文。


深度學習:基於案例理解深度神經網絡 在線電子書 著者簡介


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深度學習:基於案例理解深度神經網絡 在線電子書 圖書描述

本書探討深度學習中的高級主題,例如優化算法、超參數調整、Dropout和誤差分析,並討論如何解決在訓練深度神經網絡時遇到的典型問題。書中首先介紹單一神經元網絡的激活函數(ReLu、sigmoid和Swish),然後介紹如何使用TensorFlow進行綫性和邏輯迴歸,以及如何選擇正確的代價函數,之後討論具有多個層和神經元的更復雜的神經網絡結構,並探討權重的隨機初始化問題。本書用一整章對神經網絡誤差分析進行全麵概述,給齣如何解決來自不同分布的方差、偏差、過擬閤和數據集問題的例子。

本書還討論在不使用任何Python庫(NumPy除外)的情況下,如何從零開始完全實現邏輯迴歸,以便用諸如TensorFlow這樣的庫進行快速和有效的實驗。本書包括每種方法的案例研究,以便將所有理論信息付諸實踐。你還將學到Python代碼的優化技巧(例如,使用NumPy對循環進行嚮量化)。

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深度學習:基於案例理解深度神經網絡 在線電子書 讀後感

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