初探深度學習|使用 TensorFlow (TensorFlow for Deep Learning: From Linear Regression to Reinforcement Learning)

Reza Zadeh, Bharath Ramsundar 賴屹民

立即出貨 (庫存 > 10)

  • 1105e8b15854ab3a294904
  • 1141e8b15854ab3a294904
  • 11d2e8b15854ab3a294904
  • 1151e8b15854ab3a294904
  • 114ee8b15854ab3a294904
  • 1182e8b15854ab3a294904
  • 1159e8b15854ab3a294904
1105e8b15854ab3a294904

買這商品的人也買了...

商品描述

從線性迴歸到強化學習

 

“對想要進入深度學習這個令人興奮的領域的機器學習從業者來說,這是一本很棒的書。由於本書涵蓋廣泛的主題,當你想要進一步提升技術時,也會將它當成參考書來重新閱讀。”

—Marvin Bertin

Freenome機器學習研究工程師

 

TensorFlow是革命性的Google深度學習程式庫,本書將教你如何用它來解決具挑戰性的機器學習問題。只要你具備一些基本線性代數與微積分的背景知識,就可以在這本實用的書籍學到如何設計能夠檢查圖像物體、瞭解文字以及預測潛在藥物特性的系統,瞭解機器學習的基礎知識。

 

透過實際的案例傳授觀念,協助你從根本開始建立深厚的深度學習基礎知識。本書非常適合具備軟體系統設計經驗的實務開發者,或已熟悉腳本語言但不知道如何設計學習演算法的專家。

 

‧學習TensorFlow的基本知識,包括如何執行基本的計算

‧藉由建立簡單的學習系統瞭解相關數學基礎

‧深入瞭解已被上千種app使用的全連結深度網路

‧藉由超參數優化將原型轉換成高品質的模型

‧用摺積神經網路處理圖像

‧用遞迴神經網路處理神經語言資料集

‧使用強化學習玩遊戲,例如井字遊戲

‧用GPU與張量處理單元等硬體訓練深度網路

目錄大綱

chapter 01  深度學習介紹

chapter 02  TensorFlow 基本觀念介紹

chapter 03  用 TensorFlow 來做線性與 logistic 迴歸

chapter 04  全連結深度網路

chapter 05  超參數優化

chapter 06  摺積神經網路

chapter 07  遞迴神經網路

chapter 08  強化學習

chapter 09  訓練大型深度網路

chapter 10  深度學習的未來

索引