出版社:电子工业出版社
年代:2017
定价:69.0
本书为深度学习方向的一本全方位参考书,由最基本的数学基础开始,到各种深度学习模型的讲解和调优方法,再到当今业界最前沿的深度学习研究成果,由浅入深,逐渐深入和细化,囊括了深度学习的方方面面。这本书是关于这些更直观的问题的解决方案。这个解决方案是允许计算机从经验中学习并且根据概念的层次理解世界,其中每个概念根据其与更简单的概念的关系来定义。通过从经验收集知识,这种方法避免了人类操作者需要正式指定计算机需要的所有知识。概念的层次结构允许计算机通过使用更简单的概念来学习复杂的概念。如果我们绘制一个图,显示这些概念是如何构建在彼此之上的,则这个图就拥有深层的结构,具有许多层。为此,我们将这种方法称为深度神经网络,也称作深度学习。
赵铭, 欧铁军, 编著
阿斯顿·张, 李沐, (美) 扎卡里·C. 立顿 (Zachary C. Lipton) , (德) 亚历山大·J. 斯莫拉 (Alexander J. Smola) , 著
阿斯顿·张, 李沐, (美) 扎卡里·C. 立顿 (Zachary C. Lipton) , (德) 亚历山大·J. 斯莫拉 (Alexander J. Smola) , 著
(韩) 金晟箭 (Phil Kim) , 著
张宪超, 著
高敬鹏, 著
(美) 特伦斯·谢诺夫斯基, 著
董豪, 等编著
(美) 伊恩·古德费洛 (Ian Goodfellow) , (加) 约书亚·本吉奥 (Yoshua Bengio) , (加) 亚伦·库维尔 (Aaron Courville) , 著