出版信息
- 书 名深度学习基础与实践
- 系列书名图灵程序设计丛书
- 执行编辑关于本书的内容有任何问题，请联系 张卫国
- 出版日期2019-07-29
- 书 号978-7-115-51542-1
- 定 价119.00 元
- 页 数365
- 印刷方式单色
- 开 本16开
- 出版状态上市销售
- 原书名Deep Learning: A Practitioner's Approch
- 原书号9781491914250
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本书特色
本书从调优、并行、向量化、构建管道等深度学习基础知识开始，逐步深入，通过现实生活中的例子，展现深度网络架构的方法和策略。本书避免了艰深的理论讨论，而是针对实际问题提供了必要的指引。
-深入理解机器学习和深度学习基本概念
-了解从神经网络到深度网络的演化历程
-探索主流深度网络架构，包括卷积神经网络和循环神经网络
-了解如何将特定的深度网络应用于适合的问题
-全面了解通用的对神经网络和特定深度网络架构调优的基础知识
-学习针对不同类型数据的向量化技术以及如何在Spark和Hadoop平台上原生地使用DL4J
目录
作者介绍
Josh Patterson是Skymind公司副总裁，曾任Cloudera公司通用解决方案架构师、田纳西河流域管理局机器学习与分布式系统工程师。
Adam Gibson是Skymind公司CTO，在帮助公司处理和解析大量实时数据方面经验丰富
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