YL19747  9787115480248 9787115388025

圖解深度學習

山下隆義 (作者) 張彌 (譯者) 

定價  59元

係列書名圖靈程序設計叢書

書 號9787115480248

定 價59.00 元

頁 數216

印刷方式四色

開 本大32開

本書從深度學習的發展曆程講起，以豐富的圖例從理論和實踐兩個層麵介紹瞭深度學習的各種方法，以及深度學習在圖像識彆等領域的應用案例。內容涉及神經網絡、捲積神經網絡、受限玻爾茲曼機、自編碼器、泛化能力的提高等。此外，還介紹瞭包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer和TensorFlow在內的深度學習工具的安裝和使用方法。

前言    閱讀

第1章 緒論    閱讀

第2章 神經網絡    閱讀

第3章 捲積神經網絡    

第4章 受限玻爾茲曼機    

第5章 自編碼器    

第6章 提高泛化能力的方法    

第7章 深度學習工具    

第8章 深度學習的現在和未來    

參考文獻    

圖解機器學習

《圖解機器學習》用豐富的圖示，從ZUI小二乘法齣發，對基於ZUI小二乘法實現的各種機器學習算法進行瞭詳細的介紹。第Ⅰ部分介紹瞭機器學習領域的概況；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分彆介紹瞭各種有監督的迴歸算法和分類算法；第Ⅳ部分介紹瞭各種監督學習算法；第Ⅴ部分介紹瞭機器學習領域中的新興算法。書中大部分算法都有相應的MATLAB程序源代碼，可以用來進行簡單的測試。

第I部分　緒　論 
第1章　什麼是機器學習 
1．1　學習的種類 
1．2　機器學習任務的例子 
1．3　機器學習的方法 
第2章　學習模型 
2．1　綫性模型 
2．2　核模型 
2．3　層級模型 
第II部分　有監督迴歸 
第3章　小二乘學習法 
3．1　小二乘學習法 
3．2　小二乘解的性質 
3．3　大規模數據的學習算法 
第4章帶有約束條件的小二乘法 
4．1　部分空間約束的小二乘學習法 
4．2　ｌ2 約束的小二乘學習法 
4．3　模型選擇 
第5章　稀疏學習 
5．1　ｌ1 約束的小二乘學習法 
5．2　ｌ1 約束的小二乘學習的求解方法 
5．3　通過稀疏學習進行特徵選擇 
5．4　ｌp約束的小二乘學習法 
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