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TensorFlow神经网络编程, TensorFlowshen jing wang luo bian cheng = Neural network programming with TensorFlow / (印)曼普里特·辛格·古特(Manpreet Singh Ghotra),(印)拉蒂普·杜瓦(Rajdeep Dua)著 ; 马恩驰,陆健译, eng, yin man pu li te xin ge gu te Manpreet Singh Ghotrayin la di pu du wa Rajdeep Duazhu [普通图书]

设置层次: 2001 合著者: (印), 古特, (Ghotra, Manpreet Singh), 著;(印), 杜瓦, (Dua, Rajdeep), 著次要著者: 马恩驰, 译;陆健, 译语言:chi ; 原着, eng.国家:CN, 110000.出版:北京 : 机械工业出版社, 2018说明:13,220页 : 图 ; 24cmISBN:9787111611783.集丛: 智能系统与技术丛书摘要:本书是一本系统讲解如何基于TensorFlow实现神经网络的入门级实践指南,涵盖前馈神经网络、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深度信念网络(DBN)等,共10章,第1章详细讲解神经网络中的基本代数知识、概率论和优化方法,并演示如何在TensorFIow中执行数学运算;第2章介绍前馈神经网络的基础知识及其在TensorFlow中的实现;第3章介绍对神经网络学习至关重要的优化方法,包括优化技术的基础和不同类型的优化器;第4章详细讨论CNN算法及其在不同数据类型中的应用;第5章详细介绍RNN算法及其在不用数据类型中的应用;第6章介绍生成模型的基础知识以及不同的生成模型;第7章探索DBN并研究如何使用一个或多个RBM层来构建分类管道;第8章介绍三种不同类型的自编码器:基本自编码器、加性高斯噪声自编码器和稀疏自编码器;第9章讨论深度学习当前和未来的具体研究内容,包括提升准确率、避免过拟合和视频分类等;第10章讨论TensorFlow的环境配置、TensorFlow与Numpy的比较以及自动微分的概念。.主题 - 主题名称: 人工神经网络 -- 程序设计
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本书是一本系统讲解如何基于TensorFlow实现神经网络的入门级实践指南,涵盖前馈神经网络、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深度信念网络(DBN)等,共10章,第1章详细讲解神经网络中的基本代数知识、概率论和优化方法,并演示如何在TensorFIow中执行数学运算;第2章介绍前馈神经网络的基础知识及其在TensorFlow中的实现;第3章介绍对神经网络学习至关重要的优化方法,包括优化技术的基础和不同类型的优化器;第4章详细讨论CNN算法及其在不同数据类型中的应用;第5章详细介绍RNN算法及其在不用数据类型中的应用;第6章介绍生成模型的基础知识以及不同的生成模型;第7章探索DBN并研究如何使用一个或多个RBM层来构建分类管道;第8章介绍三种不同类型的自编码器:基本自编码器、加性高斯噪声自编码器和稀疏自编码器;第9章讨论深度学习当前和未来的具体研究内容,包括提升准确率、避免过拟合和视频分类等;第10章讨论TensorFlow的环境配置、TensorFlow与Numpy的比较以及自动微分的概念。

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