深度學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024


深度學習

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董豪 等
電子工業齣版社
博文視點
2018-1-1
340
CNY 99.00
平裝
博文視點AI係列
9787121326226

圖書標籤: 計算機  深度學習  tensorflow  ML  神經網絡  機器學習  算法  實用   


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发表于2024-12-25

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圖書描述

《深度學習:一起玩轉TensorLayer》由TensorLayer創始人領銜寫作,TensorLayer社區眾包完成,作者全部來自一綫人工智能研究員和工程師,內容不僅覆蓋瞭傳統書籍都有的多層感知器、捲積網絡、遞歸網絡及增強學習等,還著重講解瞭生成對抗網絡、學習方法和實踐經驗,配有若乾産品級彆的實例。讀者將會從零開始學會目前最新的深度學習技術,以及使用TL實現各種應用。

《深度學習:一起玩轉TensorLayer》以通俗易懂的方式講解深度學習技術,同時配有實現方法教學,麵嚮深度學習初學者、進階者,以及希望長期從事深度學習研究和産品開發的深度學習工程師和TensorFlow用戶。

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著者簡介

董豪:目前就讀於帝國理工學院,從事計算機視覺、醫療數據分析和深度學習理論研究,在ICCV、TNSRE、TIFS、ACM MM等頂級會議和期刊發錶過論文,Neurocomputing、TIP等會議和期刊的審稿人。有創業經驗,擅長把深度學習算法與實際問題結閤,獲得多項國傢發明專利和實用新型專利,TensorLayer創始人。

郭毅可:帝國理工學院計算機係終身教授,Data Science Institute主任,Discovery Science Group主任,主持多項歐盟和英國大型項目,研究重點為機器學習、雲計算、大數據和生物信息學。倫敦E-Science研究中心首席科學傢,英國InforSense有限公司董事會主席兼首席執行官,上海生物信息技術研究中心客座教授、首席科學傢,TensorLayer項目領導。

楊光:帝國理工醫學院高級研究員,皇傢布朗普頓醫院醫學圖像分析師,倫敦大學聖喬治醫學院榮譽講師,倫敦大學學院(UCL)碩士、博士、IEEE會員、SPIE會員、ISMRM會員、BMVA會員,專注於醫療大數據以及醫學圖像的成像和分析,在各類期刊會議上發錶論文近40篇,國際專利兩項,Medical Physics雜誌臨時副主編,MIUA會議委員會委員,長期為專業雜誌會議義務審稿50餘篇。其研究方嚮獲得英國EPSRC、CRUK、NIHR和British Heart Foundation (BHF)資助。近期緻力於Medical AI方嚮的創新創業。

吳超:帝國理工數字科學研究所研究員,主要從事醫療和城市領域數據分析和建模的研究工作,研究工作獲得EPSRC、Royal Society等多項研究基金資助。

王劍虹:帝國理工碩士及利物浦大學本科畢業,主要研究語音識彆分類問題;目前在UCL攻讀研究型碩士,主要研究增強學習在遊戲中的運用。

幺忠瑋:帝國理工碩士,本科畢業於北京郵電大學,主要研究方嚮為計算機視覺,對生成模型和目標識彆領域感興趣。目前緻力於將目標檢測算法植入嵌入式係統實現即時檢測。

張敬卿:帝國理工博士在讀,研究型碩士,主要研究興趣包括深度學習、數據挖掘、時間序列與文本挖掘、多模態問題與生成模型。本科畢業於清華大學計算機科學與技術係,曾獲得中國國傢奬學金。

陳竑:北京大學光華管理學院在讀,哈爾濱工業大學電子與信息工程學院畢業,深度學習愛好者。

林一鳴:帝國理工博士在讀,主要研究深度學習在人臉分析方嚮的應用。

於思淼:帝國理工博士在讀,浙江大學本科畢業,主要研究方嚮為深度學習、生成模型及其在計算機視覺方麵的應用。

莫元漢:帝國理工博士在讀,北京航空航天大學本科畢業,主要研究方嚮為深度學習、動力學及其在醫療圖像分析方麵的應用。

袁航:瑞士洛桑聯邦理工(EPFL)碩士在讀,本科就讀於德國雅各布大學(Jacobs)計算機係,及在美國卡內基梅隆大學(CMU)計算機科學學院交換學習,主要從事計算神經科學與電腦人機接口研究。之前分彆在帝國理工及馬剋斯普朗剋智能係統研究院(Max Planck Institute for Intelligent Systems)進行研習,現在主要在EPFL G-lab研究脊髓修復對運動功能康復及血壓控製等課題。


圖書目錄


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用戶評價

評分

tensorlayer這個庫很好用,,不過這本書更多是各種資料的索引和API手冊(入門看這本書是不行的),而且作者好像並不會寫書麵語。。。 感覺不值99元(雖然我是打摺時買的。。)

評分

tensorlayer這個庫很好用,,不過這本書更多是各種資料的索引和API手冊(入門看這本書是不行的),而且作者好像並不會寫書麵語。。。 感覺不值99元(雖然我是打摺時買的。。)

評分

就是tensorlayer沒有什麼開源項目在用啊

評分

這本書可以分為2個部分,前部分是講深度學習技術的,後部分是實戰例子。TensorLayer的好處是例子多,API比任何庫都多。。而且代碼風格統一。我覺得買這本書的人主要都是TL用戶,其實前麵講深度學習的章節可以減少一些?後麵實戰之後能不能多加些其他內容?比如pose estimation之類的,工業界都很需要哈。

評分

寫的真心不好。拿這個來入門太頭大瞭,裏麵例子有的都有問題,環境配置還有坑都沒講明白就一鍋燉瞭。。。單純的把後麵的例子做一本書、講透講明白多好,現在後麵的就是把加瞭點注釋而已,整的前後都是一鍋粥重點不突齣。

讀後感

評分

这本书可以分为2个部分,前部分是讲深度学习技术的,后部分是实战例子。TensorLayer的好处是例子多,API比任何库都多。。而且代码风格统一。我觉得买这本书的人主要都是TL用户,其实前面讲深度学习的章节可以减少一些?后面实战之后能不能多加些其他内容?比如pose estimation...

評分

这本书可以分为2个部分,前部分是讲深度学习技术的,后部分是实战例子。TensorLayer的好处是例子多,API比任何库都多。。而且代码风格统一。我觉得买这本书的人主要都是TL用户,其实前面讲深度学习的章节可以减少一些?后面实战之后能不能多加些其他内容?比如pose estimation...

評分

这本书可以分为2个部分,前部分是讲深度学习技术的,后部分是实战例子。TensorLayer的好处是例子多,API比任何库都多。。而且代码风格统一。我觉得买这本书的人主要都是TL用户,其实前面讲深度学习的章节可以减少一些?后面实战之后能不能多加些其他内容?比如pose estimation...

評分

这本书可以分为2个部分,前部分是讲深度学习技术的,后部分是实战例子。TensorLayer的好处是例子多,API比任何库都多。。而且代码风格统一。我觉得买这本书的人主要都是TL用户,其实前面讲深度学习的章节可以减少一些?后面实战之后能不能多加些其他内容?比如pose estimation...

評分

这本书可以分为2个部分,前部分是讲深度学习技术的,后部分是实战例子。TensorLayer的好处是例子多,API比任何库都多。。而且代码风格统一。我觉得买这本书的人主要都是TL用户,其实前面讲深度学习的章节可以减少一些?后面实战之后能不能多加些其他内容?比如pose estimation...

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