基于TENSORFLOW的深度学习:神经网络、计算机视觉和NLP的理论与实践
- ISBN:9787111741725
- 装帧:一般纯质纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:408
- 出版时间:2024-01-01
- 条形码:9787111741725 ; 978-7-111-74172-5
本书特色
利用深度神经网络的人工神经元和全连接、卷积和循环层等构建先进的架构 本书使用TensorFlow和Keras提供了简洁、注释良好的代码示例,还提供了相应的PyTorch示例,涵盖了工业和学术界关于深度学习的两个主要Python库。*后,介绍了神经结构搜索(NAS),并探索了重要的伦理问题,为进一步学习深度学习提供了资源。
内容简介
本书系统地讲解了深度学习技术,阐明核心概念和实践编程技术,是开发者、数据科学家、分析师,以及之前没有机器学习或统计经验的人员人员的理想选择。 本书介绍了深度神经网络的人工神经元和全连接、卷积和循环层等基本构建模块,展示了如何使用它们来构建优选的架构。书中还讲解了如何使用这些概念构建计算机视觉和自然语言处理(NLP)网络,包括Mask R-CNN、GPT和BERT。此外,书中还描述了自然语言翻译器和能根据图像内容生成自然语言系统的原理。
目录
作者简介
周翊民中国科学院深圳先进技术研究院研究员,博士生导师。2008 年在英国牛津大学工程科学系获得博士学位,曾在英国拉夫堡大学电子电气工程系从事博士后研究工作。主要从事非线性控制、人工智能、模糊神经网络、机器人、无人机控制系统、智能电网等相关技术的研究。以项目负责人身份申请并获批国家自然基金、科技部重点研发计划、广东省科技专项、深圳市基础重点研究项目等多个项目。发表SCI/EI文章100余篇,申请专利50余项,出版英文专著2 部,译著1部。
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