详解深度学习:基于TensorFlow和Keras学习RNN
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详解深度学习:基于TensorFlow和Keras学习RNN

[日]巢笼悠辅 (作者) 郑明智 (译者)
请至“随书下载”下载本书的示例程序。本书写作时TensorFlow的API版本为r1.0,因此书中代码是在r1.0下执行的。 但是,示例程序中同时还提供了r1.8下的代码,供读者参考。
本书着眼于处理时间序列数据的深度学习算法,通过基于Python 语言的库TensorFlow 和Keras来学习神经网络、深度学习的理论和实现。全书共六章,前两章讲解了学习神经网络所需的数学知识和Python 基础知识;中间两章讲解了神经网络的基本算法以及深度学习的基础知识和应用;最后两章详细介绍了专门用于处理时间序列数据的循环神经网络(RNN)。

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出版信息

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本书特色

从零开始详细解说神经网络和深度学习
重点讲解时序数据分析模型——循环神经网络RNN

从基础到应用、从理论到实践
公式齐全、代码丰富,使用热门Python库逐一实现

1. 梳理基础数学知识和Python知识,为深入理解打基础
2. 数学公式讲解详细,为读懂大部头开路
3. 相同代码通过TensorFlow和Keras分别实现,对比说明,更易理解
4. 以sin波为例讲解循环神经网络的理论和实现,详细介绍LSTM算法

目录

前言 阅读
第1章 数学准备 阅读
第2章 Python准备
第3章 神经网络
第4章 深度神经网络
第5章 循环神经网络
第6章 循环神经网络的应用
附录
前言

作者介绍

巢笼悠辅(作者)
日本新闻应用Gunosy和众筹网站READYFOR的创始人之一。曾就职于电通和谷歌纽约分部。辞职后参与了株式会社MICIN的创立工作,致力于人工智能技术在医疗领域的应用。东京大学客座讲师。著作有《深度学习:Java语言实现》。

郑明智(译者)
智慧医疗工程师。主要研究方向为医疗领域的自然语言处理及其应用,密切关注大数据、机器学习、深度学习等领域。译作有《松本行弘:编程语言的设计与实现》《深度学习基础与实践》。

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