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Python深度學習(高清版)PDF

時間:2018-12-17 18:54:12      閱讀:4284      評論:0      收藏:0      [點我收藏+]

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Python深度學習(高清版)PDF
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內容簡介 · · · · · ·
本書由Keras之父、現任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊(Fran?ois Chollet)執筆,詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐,涉及計算機視覺、自然語言處理、生成式模型等應用。書中包含30多個代碼示例,步驟講解詳細透徹。由于本書立足于人工智能的可達性和大眾化,讀者無須具備機器學習相關背景知識即可展開閱讀。在學習完本書后,讀者將具備搭建自己的深度學習環境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力。
目錄 · · · · · ·
第一部分 深度學習基礎
第1章 什么是深度學習  2
1.1 人工智能、機器學習與深度學習  2
1.1.1 人工智能  3
1.1.2 機器學習  3
1.1.3 從數據中學習表示  4
1.1.4 深度學習之“深度”  6
1.1.5 用三張圖理解深度學習的工作原理  7
1.1.6 深度學習已經取得的進展  9
1.1.7 不要相信短期炒作  9
1.1.8 人工智能的未來  10
1.2 深度學習之前:機器學習簡史  11
1.2.1 概率建模  11
1.2.2 早期神經網絡  11
1.2.3 核方法  12
1.2.4 決策樹、隨機森林與梯度提升機  13
1.2.5 回到神經網絡  14
1.2.6 深度學習有何不同  14
1.2.7 機器學習現狀  15
1.3 為什么是深度學習,為什么是現在  15
1.3.1 硬件  16
1.3.2 數據  17
1.3.3 算法  17
1.3.4 新的投資熱潮  17
1.3.5 深度學習的大眾化  18
1.3.6 這種趨勢會持續嗎  18
第2章 神經網絡的數學基礎  20
2.1 初識神經網絡  20
2.2 神經網絡的數據表示  23
2.2.1 標量(0D張量)  23
2.2.2 向量(1D張量)  24
2.2.3 矩陣(2D張量)  24
2.2.4 3D張量與更高維張量  24
2.2.5 關鍵屬性  25
2.2.6 在Numpy中操作張量  26
2.2.7 數據批量的概念  27
2.2.8 現實世界中的數據張量  27
2.2.9 向量數據  27
2.2.10 時間序列數據或序列數據  28
2.2.11 圖像數據  28
2.2.12 視頻數據  29
2.3 神經網絡的“齒輪”:張量運算  29
2.3.1 逐元素運算  30
2.3.2 廣播  31
2.3.3 張量點積  32
2.3.4 張量變形  34
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