出版社:电子工业出版社
年代:2018
定价:128.0
本书在内容上主要分为两个部分:第一,深入浅出、图文并茂地介绍深度学习相关原理,包括感知机、BP反向传播算法、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深度信念网络(DBN)Dropout、生成对抗网络等流行的深度学习原理。第二,辅以实战详解,以Python语言为载体,实战涵盖第一部分所涉及理论,包括如Theano、Caffe及TensorFlow等框架的使用。在行文逻辑上,遵循从“天”入“地”,既有理论之高度,又有实战接地气。
廖星宇, 编著
(韩) 金晟箭 (Phil Kim) , 著
张宪超, 著
高敬鹏, 著
(美) 特伦斯·谢诺夫斯基, 著
董豪, 等编著
(美) 伊恩·古德费洛 (Ian Goodfellow) , (加) 约书亚·本吉奥 (Yoshua Bengio) , (加) 亚伦·库维尔 (Aaron Courville) , 著
(瑞士) 翁贝托·米凯卢奇 (Umberto Michelucci) , 著
张宪超, 著