书目详细信息
： 深度学习入门与TensorFlow实践
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-115-57533-3:CNY99.90 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 深度学习入门与TensorFlow实践/.林炳清著 |
| 出版发行项： | 北京:,人民邮电出版社:,2022 |
| 载体形态项： | 326页:;+图:;+24cm |
| 丛编项： | 深度学习系列 |
| 提要文摘： | 本书首先介绍深度学习、线性代数、微积分和概率论相关知识，讨论Python编程相关的基础知识，线性模型中的线性回归模型和logistic模型，梯度下降法，然后讲述深度学习的正向传播算法、反向传播算法及完整训练流程，输出层的激活函数，应用于隐藏层的4个常见激活函数，深度学习的过拟合和欠拟合，以及3种应对过拟合的方法，以及使用TensorFlow 2.0建立深度学习模型，接着介绍卷积神经网络(CNN)及其两个最重要的组成部分——卷积(convolution)和池化(pooling)，如何使用TensorFlow 2.0建立卷积神经网络，最后讨论如何从零开始实现循环神经网络，如何搭建深度学习框架，如何使用TensorFlow 2.0建立循环神经网络模型。 |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 题名主题： | 人工智能 算法 |
| 中图分类： | TP181 |
| 中图分类： | TP18 |
| 个人名称等同： | 林炳清 著 |
| 记录来源： | CN rentian 20220211 |