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作品介绍

深度学习入门与TensorFlow实践


作者:林炳清  日期:2022-06-04 11:54:08




  本书首先介绍深度学习方面的数学知识与Python基础知识,线性模型中的线性回归模型和logistic模型;然后讲述正向传播算法、反向传播算法及深度神经网络的完整训练流程,输出层的激活函数和隐藏层的常见激活函数,深度学习的过拟合和欠拟合,应对过拟合的方法,以及使用TensorFlow 2建立深度神经网络模型的步骤;接着介绍卷积神经网络及其两个重要的组成部分—卷积和池化,以及如何使用TensorFlow 2建立卷积神经网络;很后讨论如何从零开始实现循环神经网络,如何搭建深度学习框架,如何使用TensorFlow 2建立循环神经网络模型。本书既可供从事人工智能方面研究的专业人士阅读,也可供计算机专业的师生阅读。







阅读提示:深度学习入门与TensorFlow实践的作者是林炳清,全书语言优美,行文流畅,内容丰富生动引人入胜。为表示对作者的支持,建议在阅读电子书的同时,购买纸质书。

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