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Deep Learning: 用Python進行深度學習的基礎理論實作

ゼロから作るDeep Learning: Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

期:
2017/08/16
9
580522

內容簡介

這是一本深度學習的入門書。不依賴外部函式庫,利用Python3,就能從零開始,實作深度學習,愉快地瞭解深度學習的原理。不僅能幫你打好深度學習及神經網路的基礎,也能讓你徹底學會誤差反向傳播法、卷積神經網路等概念。
書中還介紹了決定超參數的方法與權重的預設值等實用技巧、Batch Normalization、Dropout及Adam等最近流行的趨勢、自動駕駛、產生影像、強化學習等應用範例。除此之外,也進一步說明為什麼深度學習如此優秀?為什麼層級愈深,辨識度愈精準?等各種與「為什麼」有關的問題。

產品目錄

第一章 Python入門
第二章 感知器
第三章 神經網路
第四章 神經網路的學習
第五章 誤差反向傳播法
第六章 與學習有關的技巧
第七章 卷積神經網路
第八章 深度學習

附錄A Softmax-with-Loss層的計算圖
參考文獻

作者介紹

■作者簡介

斎藤康毅
1984年生於長崎縣對馬,畢業於東京工業大學工學院,東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。1984年生於長崎縣對馬,畢業於東京工業大學工學院,東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。

■譯者簡介

吳嘉芳

規格

誠品貨碼 / 2681491254004
ISBN13 / 9789864764846
ISBN10 / 9864764845
EAN貨碼 / 9789864764846
頁數 / 284
注音版 / 否
裝訂 / P:平裝
語言 / 1:中文/繁體
尺寸 / 23X17CM
級別 / N:無

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  3. 報紙、期刊或雜誌。
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