Screen Library深度学习入门与TensorFlow实践
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| Main Authors: | |
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| Published: |
人民邮电出版社
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| Publisher Address: | 北京 |
| Publication Dates: | 2022 |
| Literature type: | Book |
| Language: | Chinese |
| Series: |
深度学习系列 |
| Subjects: | |
| Carrier Form: | 326页: 图 ; 24cm |
| ISBN: | 978-7-115-57533-3 |
| Index Number: | TP18 |
| CLC: | TP18 |
| Call Number: | TP18/4993-1 |
| Contents: | 本书首先介绍深度学习、线性代数、微积分和概率论相关知识，讨论Python编程相关的基础知识，线性模型中的线性回归模型和logistic模型，梯度下降法，然后讲述深度学习的正向传播算法、反向传播算法及完整训练流程，输出层的激活函数，应用于隐藏层的4个常见激活函数，深度学习的过拟合和欠拟合，以及3种应对过拟合的方法，以及使用TensorFlow 2.0建立深度学习模型，接着介绍卷积神经网络（CNN）及其两个最重要的组成部分--卷积（convolution）和池化（pooling)，如何使用TensorFlow 2.0建立卷积神经网络，最后讨论如何从零开始实现循环神经网络，如何搭建深度学习框架，如何使用TensorFlow 2.0建立循环神经网络模型。 |