7册 深入浅出深度学习+深度学习原理与TensorFlow实践+TensorFlow实战+Tensorflow 实战Google+Caffe+语音识别+神经网络与深度学习

深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践

定价: 79.00元 

作者： 黄安埠   

出版社：电子工业出版社

ISBN：9787121312700

上架时间：2017-5-12

出版日期：2017 年5月

开本：16开

页码：344

版次：1-1

所属分类：计算机

编辑推荐

本书*大的特色在于取舍明确，一切无助于迅速理解深度学习精髓的内容全被摒弃了，并着重阐述了技术上的重点和难点；表达上深入浅出：即便是从未接触过AI知识的人，也能从作者简明清晰的表述中，一窥深度学习的殿堂。

对任何一位想成为AI/深度学习领域工程师的读者来说，《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》能帮你迅速打开AI的大门，并成长为一名合格的AI工程师。

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《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》介绍了深度学习相关的原理与应用，全书共分为三大部分，，部分主要回顾了深度学习的发展历史，以及Theano的使用；第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识，包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和*优化算法；在第三部分中，针对若干核心的深度学习模型，如自编码器、受限玻尔兹曼机、递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解，并针对不同的模型给出相应的具体应用。

《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》适合有一定高等数学、机器学习和Python编程基础的在校学生、高校研究者或在企业中从事深度学习的工程师使用，书中对模型的原理与难点进行了深入分析，在每一章的*后都提供了详细的参考文献，读者可以对相关的细节进行更深入的研究。*后，理论与实践相结合，《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》针对常用的模型分别给出了相应的应用，读者也可以在Github中下载和查看《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》的代码（https://github.com/innovation-cat/DeepLearningBook）。 

作译者

黄安埠，2012年毕业于清华大学，获硕士学位，在校期间活跃于TopCoder等编程竞赛社区。现为腾讯基础研究高级工程师，研究领域包括个性化推荐、自然语言处理和大规模的相似度优化计算，特别是对于深度学习在推荐系统的应用有深入的研究，并申请了国内十余项相关专利。

本书的配套代码，读者也可以在作者的Github主页中下载查看：

https://github.com/innovation-cat/DeepLearningBook) 

第1 部分 概要 1

1 绪论 2

1.1 人工智能、机器学习与深度学习的关系 3

1.1.1 人工智能--机器推理 4

1.1.2 机器学习--数据驱动的科学 5

1.1.3 深度学习--大脑的仿真 8

1.2 深度学习的发展历程 8

1.3 深度学习技术概述 10

1.3.1 从低层到高层的特征抽象 11

1.3.2 让网络变得更深 13

1.3.3 自动特征提取 14

1.4 深度学习框架 15

2 Theano 基础 19

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