文献类型:中文图书 浏览次数:125
  • 题名:深度学习入门与TensorFlow实践
  • 责任者:林炳清著
  • 出版社人民邮电出版社
  • 出版年:2022.2
  • ISBN:978-7-115-57533-3
  • 定价:99.90
  • 载体形态项:326页 24cm
  • 个人责任者:林炳清著
  • 学科主题:机器学习
  • 中图法分类号:TP181 TP18
  • 提要文摘附注: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。
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