深度學習基礎 (第二版) 尼欽.巴杜馬 9787519887742 【台灣高等教育出版社】

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書名:深度學習基礎 (第二版)
ISBN:9787519887742
出版社:中國電力
著編譯者:尼欽.巴杜馬
頁數:374
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1642226
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內容簡介

我們身處AI研究大爆炸的中心。深度學習解鎖超人感知力,不僅推動自動駕駛車輛的研發,而且在圍棋等多種高難度遊戲中擊敗人類專家對手,甚至還可以生成驚人般流暢的文章。但揭秘這些突破往往需要具有機器學習和數學博士學位。 本書作為更新后的第二版,繼續介紹這些創新背後的基礎知識。行文盡量少用行話,并力求簡潔。熟悉Python的程序員、軟體工程專業人士和計算機科學專業的學生讀了本書,有望自己實現這些突破,並對其進行推理和論證,其研究深度不亞於該領域的一些頂尖開發者。

作者簡介

尼基爾·巴杜馬(Nikhil Buduma)是舊金山Ambience Healthcare公司的合伙人和首席科學家。該公司為醫療保健服務開發自主技術。

目錄

前言
第1章 深度學習線性代數入門
1 1 數據結構和運算
1 1 1 矩陣運算
1 1 2 向量運算
1 1 3 矩陣一向量乘法
1 2 基本空間
1 2 1 列空間
1 2 2 零空間
1 3 特徵向量和特徵值
1 4 小結
第2章 概率論基礎
2 1 事件和概率
2 2 條件概率
2 3 隨機變數
2 4 期望
2 5 方差
2 6 貝葉斯定理
2 7 熵、交叉熵和KL散度
2 8 連續概率分佈
2 9 小結
第3章 神經網路
3 1 構建智能體
3 2 傳統計算機程序的局限
3 3 機器學習原理
3 4 神經元
3 5 用神經元表示線性感知器
3 6 前饋神經網路
3 7 線性神經元及其限制
3 8 sigmoid、Tanh和ReLU神經元
3 9 softmax輸出層
3 10 小結
第4章 訓練前饋神經網路
4 1 快餐問題
4 2 梯度下降
4 3 Delta法則和學習率
4 4 sigmoid神經元的梯度下降
4 5 反向傳播演算法
4 6 隨機和小批量梯度下降
4 7 測試集、驗證集和過擬合
4 8 深度神經網路防過擬合
4 9 小結
第5章 用PyTorch實現神經網路
5 1 PyTorch簡介
5 2 安裝PyTorch
5 3 PyTorch張量
5 3 1 張量初始化
5 3 2 張量的屬性
5 3 3 張量運算
5 4 PyTorch中的梯度

第6章 超越梯度下降
第7章 卷積神經網路
第8章 嵌入和表示學習
第9章 序列分析模型
第10章 生成模型
第11章 模型解釋方法
第12章 記憶增強神經網路
第13章 深度強化學習

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