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神經網絡與深度學習——基於TensorFlow框架和Python技術實現

簡體網頁||繁體網頁
包子陽
電子工業齣版社
2019-4-1
196
49.8元
平裝-膠訂
9787121362019

圖書標籤: 數據分析  Python  編程  深度學習  1   


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发表于2024-11-27

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圖書描述

Python、TensorFlow、神經網絡和深度學習因人工智能的流行而成為當下IT領域的熱門關鍵詞。本書首先介紹瞭Python及其常用庫Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法;其次介紹瞭TensorFlow的基本知識及使用方法;然後介紹瞭神經網絡的基礎知識以及神經網絡基本應用――感知機、綫性迴歸與邏輯迴歸的理論與實現;最後介紹瞭兩種熱門的深度神經網絡――捲積神經網絡和循環神經網絡的理論與實現。本書內容由淺入深,循序漸進,實踐性強,包含豐富的仿真實例。

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著者簡介

包子陽:高級工程師,自2009年起工作於北京無綫電測量研究所。2009年6月畢業於電子科技大學信號與信息處理專業,獲碩士學位。從事雷達電氣總體、智能算法和深度學習等研究工作。迄今齣版專著3本;申請發明專利6項(已授權3項);在國際雷達會議、《係統工程與電子技術》、《現代雷達》、《電子技術與應用》、《雷達科學與技術》、《空間電子技術》、雷達年會、天綫年會等發錶學術論文十餘篇。


圖書目錄


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用戶評價

評分

本書旨在作為一本神經網絡與深度學習的入門圖書,其主要特點有: (1)係統性:首先介紹Python、TensorFlow的使用方法,然後介紹基本神經網絡的理論及應用,最後介紹深度神經網絡的理論及實現,內容由淺入深、循序漸進。 (2)通用性:程序實例采用通用的數值優化和 MNIST 手寫字體案例,適閤各學科和各領域的人員理解和學習。 (3)實用性:注重理論聯係實際,首先進行理論介紹,然後進行程序實現,通過理論介紹來初步瞭解算法,通過程序實現來深入理解算法。

評分

本書旨在作為一本神經網絡與深度學習的入門圖書,其主要特點有: (1)係統性:首先介紹Python、TensorFlow的使用方法,然後介紹基本神經網絡的理論及應用,最後介紹深度神經網絡的理論及實現,內容由淺入深、循序漸進。 (2)通用性:程序實例采用通用的數值優化和 MNIST 手寫字體案例,適閤各學科和各領域的人員理解和學習。 (3)實用性:注重理論聯係實際,首先進行理論介紹,然後進行程序實現,通過理論介紹來初步瞭解算法,通過程序實現來深入理解算法。

評分

人工智能入門書籍,提供源程序,實踐性強。

評分

很好,入門級的書,由淺入深,又看得懂

評分

內容跟邱老師的《神經網絡與深度學習》無法比,理論不夠詳盡,實踐又有拼湊的感覺。

讀後感

評分

神经网络与深度学习—基于tensorflow框架和python技术实现:简洁明了,通俗易懂,AI入门好书。介绍了python、python基础库、tensorflow的基本使用方法,神经网络、感知器、线性回归、逻辑回归基础知识和实现,卷积神经网络和循环神经的原理和实现。并配套全书源代码。

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