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正版現貨】深度捲積網絡:原理與實踐 人工智能深度學習 深度神經網絡


彭博 著



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发表于2024-12-24

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店鋪: 津冀騰飛圖書專營店
齣版社: 機械工業齣版社
ISBN:9787111596653
商品編碼:27683927519
包裝:平裝
開本:16開
齣版時間:2018-04-30
用紙:膠版紙
正文語種:中文

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具體描述




內容簡介:

深度捲積網絡(DCNN)是目前十分**行的深度神經網絡架構,它的構造清晰直觀,效果引人入勝,在圖像、視頻、語音、語言領域都有廣泛應用。 本書以AI領域**的技術研究和和實踐為基礎,從技術理論、工作原理、實踐方法、架構技巧、訓練方法、技術前瞻等6個維度對深度捲積網絡進行瞭係統、深入、詳細地講解。 以實戰為導嚮,深入分析AlphaGo和GAN的實現過程、技術原理、訓練方法和應用細節,為讀者依次揭開神經網絡、捲積網絡和深度捲積網絡的神秘麵紗,讓讀者瞭解AI的“思考過程”,以及與人類思維的相同和不同之處。 本書在邏輯上分為3個部分: 一部分綜述篇(1、6、9章) 這3章不需要讀者具備編程和數學基礎,對深度學習和神經網絡的基礎知識、AlphaGo的架構設計和工作原理,以及深度學習和人工智能未來的技術發展趨勢進行瞭宏觀介紹。 二部分深度捲積網絡篇(2、3、4、5章) 結閤作者的實際工作經驗和案例代碼,對深度捲積網絡的技術理論、工作原理、實踐方法、架構技巧和訓練方法做瞭係統而深入的講解。 三部分實戰篇(7、8章) 詳細分析瞭AlphaGo和GAN的技術原理、訓練方法和應用細節,包括詳細的代碼分析和大量GAN的精彩實例。 本書的案例代碼在GitHub上提供下載,同時讀者可在GitHub與作者交流本書相關的問題。


作者簡介:

彭博 人工智能、量化交易、區塊鏈領域的**技術專傢,有20年以上的研發經驗。 在人工智能與信息科技方麵,對深度學習、機器學習、計算機圖形學、智能硬件等有較為深入的研究;在量化交易方麵,曾在****的外匯對衝基金負責程序化交易,對市場的微觀和宏觀行為有較為深入的理解;在區塊鏈方麵,對智能閤約、DApp開發和自動交易有較為深入的實踐。


章節目錄:

前言 
引子·神之一手1
1章 走進深度學習的世界5
1.1 從人工智能到深度學習5
1.2 深度神經網絡的威力:以AlphaGo為例8
1.2.1 策略網絡簡述9
1.2.2 泛化:看棋譜就能學會下圍棋11
1.2.3 擬閤與過擬閤11
1.2.4 深度神經網絡的速度優勢12
1.3 深度神經網絡的應用大觀13
1.3.1 圖像分類問題的難度所在13
1.3.2 用深度神經網絡理解圖像15
1.3.3 AlphaGo中的深度神經網絡17
1.3.4 自動發現規律:從數據A到答案B17
1.3.5 深度神經網絡的更多應用18
1.3.6 從分而治之,到端對端學習24
1.4 親自體驗深度神經網絡25
1.4.1 TensorFlow遊樂場25
1.4.2 MNIST數字識彆實例:LeNet-527
1.4.3 策略網絡實例28
1.4.4 簡筆畫:Sketch-RNN29
1.4.5 用GAN生成動漫頭像30
1.5 深度神經網絡的基本特點31
1.5.1 兩大助力:算力、數據31
1.5.2 從特徵工程,到逐層抽象32
1.5.3 深度神經網絡學會的是什麼35
1.6 人工智能與神經網絡的曆史36
1.6.1 人工智能的兩大學派:邏輯與統計37
1.6.2 人工智能與神經網絡的現代編年史37
2章 深度捲積網絡:一課42
2.1 神經元:運作和訓練43
2.1.1 運作:從實例說明43
2.1.2 訓練:梯度下降的思想44
2.1.3 訓練:梯度下降的公式46
2.1.4 訓練:找大小問題的初次嘗試48
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