Deep Learning|用Python進行深度學習的基礎理論實作 ( 繁體 字) |
作者:?藤康毅 | 類別:1. -> 程式設計 -> 深度學習 2. -> 程式設計 -> Python |
譯者:吳嘉芳 |
出版社:歐萊禮圖書 | 3dWoo書號: 47422 詢問書籍請說出此書號!【缺書】 NT定價: 580 元 折扣價: 458 元
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出版日:8/10/2017 |
頁數:266 |
光碟數:0 |
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印刷:黑白印刷 | 語系: ( 繁體 版 ) |
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ISBN:9789864764846 |
作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
(簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
作者序: |
譯者序: |
前言: |
內容簡介:不走捷徑,幫助您真正搞懂「深度學習」的真義 這是一本與「深度學習」有關的書籍。從入門開始說明,一步一步帶領你瞭解深度學習必須具備的知識。本書可以幫助您了解:深度學習究竟是什麼?有何特色?根據何種原理來運作?
從零開始,由實做中學習 本書的目標是,盡量避免使用不瞭解內容的「黑盒子」,以基礎的知識為起點,以容易上手的Python撰寫程式,從動手實作的過程中,一步步深入瞭解深度學習。若以車用書籍來比喻這本書的話,這本書並不屬於汽車駕訓教材,而是希望能夠幫助您瞭解車子的原理,而非教您開車的方法。為了瞭解汽車的結構,必須試著打開車子的引擎蓋,將每個零件都拿起來觀察、操作看看。然後盡量用簡單的形狀,篩選出車子的核心部分,就像組合迷你模型般,製作出這臺車子。本書的目標,就是透過製作車子的過程,讓你感受到自己實際可以製作出車子,進而熟悉與車子的相關技術。
本書特色: .利用最少的外部函式庫,使用Python,從零開始實際執行深度學習的程式。 .說明Python 的用法,讓Python 的初學者也能理解。 .實際執行Python 的原始碼,同時提供讀者手邊可以進行實驗的學習環境。 .從簡單的機器學習問題開始,到最後執行精密辨識影像的系統。 .以淺顯易懂的方式說明深度學習與神經網路理論。 .針對看似複雜的技術,如誤差反向傳播與卷積運算等,利用實際操作方式說明,幫助理解。 .介紹在執行深度學習時,有幫助且實用的技巧,包括決定學習率的方法、權重的預設值等。 .說明Batch Normalization、Dropout、Adam 等最近的趨勢與操作。 .為什麼深度學習很優秀,為什麼加深層數,就能提高辨識準確度,為什麼隱藏層很重要,仔細說明這些「為什麼」。 .介紹自動運作、產生影像、強化學習等深度學習的應用範例。
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目錄:第一章 Python入門 第二章 感知器 第三章 神經網路 第四章 神經網路的學習 第五章 誤差反向傳播法 第六章 與學習有關的技巧 第七章 卷積神經網路 第八章 深度學習 附錄A Softmax-with-Loss層的計算圖 參考文獻 |
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