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Python深度学习:基于TensorFlow(第2版)
吴茂贵 王冬等更新时间:2024-04-12 18:45:12
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1.内容选择:提供全栈式的解决方案。深度学习涉及范围比较广,既有对基础、原理的要求,也有对代码实现的要求。如何在较短时间内快速提高深度学习的水平?如何尽快把所学运用到实践中?这方面虽然没有捷径可言,但却有方法可循。本书基于这些考量,希望能给你提供一站式解决方案。2.层次安排:找准易撕口,快速实现由点到面的突破。我们打开塑料袋时,一般从易撕口开始,这样即使再牢固的袋子也很容易打开。面对深度学习这个“牢固袋子”,我们也可以采用类似方法,找准易撕口。如果没有,就创造一个易撕口,并通过这个易撕口,实现点到面的快速扩展。3.表达形式:让图说话,一张好图胜过千言万语。机器学习、深度学习中有很多抽象的概念、复杂的算法、深奥的理论,如NumPy的广播机制、梯度下降对学习率敏感、神经网络中的共享参数、动量优化法、梯度消失或爆炸等,这些内容如果只用文字来描述,可能很难达到让人茅塞顿开的效果,但如果用一些图来展现,再加上适当的文字说明,往往能取得非常好的效果,正所谓一张好图胜过千言万语。除了以上谈到的三个方面,为了帮助大家更好地理解,更快地掌握机器学习、深度学习这些人工智能的核心内容,本书还包含了其他方法,相信阅读本书的读者都能体会到。我们希望通过这些方法或方式带给你不一样的理解和体验,使你感到抽象数学不抽象、深度学习不深奥、复杂算法不复杂、难学的深度学习也易学,这也是我们写这本书的主要目的。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2022-08-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
Python深度学习:基于TensorFlow(第2版)最新章节
查看全部- 封底
- 作者简介
- B.5 升级示例
- B.4 用动态图替换静态图
- B.3 自动转换脚本
- B.2 最快速的转换方法
- B.1 TensorFlow1.x和TensorFlow 2.x的区别
- 附录 B 从TensorFlow1.x升级到TensorFlow 2.x
- A.8 安装验证
- A.7 Jupyter Notebook的配置
吴茂贵 王冬等
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