Product Information
ISBN: 9787115554512
出版日期: 2022-12-01
作者： （美）安德魯·格拉斯納
譯者： 羅家佳
裝訂： 平裝.單色印刷.799頁.26.
本書從基本概念和理論入手，通過近千張圖和簡單的例子由淺入深地講解深度學習的相關知識，且不涉及覆雜的數學內容。
本書分為上下兩冊。上冊著重介紹深度學習的基礎知識，旨在幫助讀者建立紮實的知識儲備，主要介紹隨機性與基礎統計學、訓練與測試、過擬合與欠擬合、神經元、學習與推理、數據準備、分類器、集成算法、前饋網絡、激活函數、反向傳播等內容。下冊介紹機器學習的 scikit-learn 庫和深度學習的 Keras 庫（這兩種庫均基於 Python 語言），以及卷積神經網絡、循環神經網絡、自編碼器、強化學習、生成對抗網絡等內容，還介紹了一些創造性應用，並給出了一些典型的數據集，以幫助讀者更好地了解學習。
本書適合想要了解和使用深度學習的人閱讀，也可作為深度學習教學培訓領域的入門級參考用書。
編輯推薦
1.“計算機圖形研究領域最受尊敬的天才之一”Andrew Glassner編寫。
2. 基本概念 理論，不涉及覆雜的數學內容。
3. 近千張圖和簡單的例子，由淺入深地講解深度學習的相關知識。
作者簡介
（美）安德魯·格拉斯納
Andrew Glassner博士
是一位作家，同時也是計算機交互、圖形學領域的顧問。他於1978年開始從事3D計算機繪圖工作，在NYIT計算機圖形實驗室、凱斯西儲大學、IBM TJ Watson研究實驗室、代爾夫特理工大學、貝爾通信研究、施樂派克研究中心和微軟研究院等公司進行了相關研究。《紐約時報》曾評價他為“計算機圖形研究領域最受尊敬的天才之一。”
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