深度学习快速实践

书籍简介:

本书内容包括神经网络的基础，深度神经网络的优化和验证，深度神经网络开发和训练环境的构建，使用TensorBoard进行网络训练的监控，以及模的超参数优化。本书详细介绍的深度学习问题，包括基本的回归问题、二元分类问题和多元分类问题；还包括较为复杂的卷积神经网络对图像的分类和使用预训练CNN进行的迁移学习；使用递归神经网络进行时间序列预测、自然语言分类，以及通过sequence—to—sequence模型进行机器翻译；深度强化学习的智能体构建，以及生成对抗网络的图像生成。

书籍规格:

书籍信息归属:

深度学习快速实践是机械工业出版社于2020.2出版的中图分类号为 TP181 的主题关于 机器学习 的书籍。