描述
开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787519830311
产品特色
编辑推荐
为Google*的深度学习软件库TensorFlow,通过本书可以学习如何解决各种机器学习问题。如果你有一些基本线性代数和微积分的背景,这本实关于机器学习的实践性很强的书展示了如何设计各类系统,包括图像的目标检测、文本理解,以及潜在药物的属性。
本书通过实践示例教你深度学习的概念,并从根本上帮助你理解深度学习的基础知识。本书是理想的学习实际深度学习模型设计的指南,对于熟悉脚本编程却不需要设计学习算法的专家和科学家也很有帮助。
内容简介
本书通过实践示例教你深度学习的概念,并从根本上帮助你理解深度学习的基础知识。本书是理想的学习实际深度学习模型设计的指南,对于熟悉脚本编程却不需要设计学习算法的专家和科学家也很有帮助。
本书的主要内容有:
- 学习TensorFlow基础,包括如何进行基本运算。
- 建立简单的学习系统来理解数学基础。
- 深入理解在数千应用中效果良好的全连接深度网络。
- 使用超参优化,将原型转换成高质量的模型。
- 使用卷积神经网络处理图像。
- 使用循环神经网络处理自然语言数据集。
- 使用强化学习解决譬如三连棋等游戏。
- 使用GPU、TPU等硬件训练深度网络。
目 录
前 言
本书将向你介绍通过TensorFlow进行机器学习的基础知识。TensorFlow是Google用于深度学习的新软件库,工程师可以直接设计和部署复杂的深度学习架构。你将学习如何使用TensorFlow构建能够检测图像中的对象,理解人类文本及预测潜在药物特性的系统。此外,你将直观地了解TensorFlow执行张量计算的潜力,并将学习如何将TensorFlow用于传统机器学习范围之外的任务。
重要的是,本书是最早为从业者编写的深度学习的书籍之一。它通过实际示例传授基本概念,并从头开始建立对机器学习基础的理解。本书的目标读者是软件开发人员,他们习惯于设计软件系统,但不一定是创建学习系统。有时我们会使用一些基本的线性代数和微积分的知识,不过我们会复习所有必要的基本数学原理,我们可以预见本书将对科学家和其他熟悉脚本编写的专业人员有帮助,但不一定对设计学习算法的人有帮助。
本书约定本书使用以下排版约定:斜体(Italic)表示新术语、URL、电子邮件地址、文件名和文件扩展名。等宽字体(Constant Width)表示程序片段,以及正文中出现的用于引用的程序元素,如变量、函数、数据库、数据类型、环境变量、语句和关键字。等宽粗体(Constant Width bold)表示需要用户按字面输入的命令或其他文本。等宽斜体(Constant Width Italic)表示需要用户输入的值替换的文本或由上下文确定的值。使用代码示例本书补充材料(代码示例、练习等)可从https://github.com/matroid/dlwithtf下载。本书是为了帮助你完成工作。一般说来,如果本书提供了示例代码,你可以在程序和文档中使用它。
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致谢Bharath非常感谢他的博士生导师让他在晚上和周末都能编写这本书,特别感谢他的家人在整个过程中给予的慷慨支持。Reza对拥有大量开源软件和计算机技术的开源社区表示感谢,开源软件社区是有史以来最大的人类知识集中地之一,如果没有整个社区的支持,编写这本书是不可能实现的。
媒体评论
“这是一本为渴望进入机器学习实战领域的从业者准备的令人着迷的书。本书对于选材主题的广度使它成为一本优秀的参考书。”
——Marvin Bertin,
Freenome公司机器学习研究工程师
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