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Deep Learning|用Python進行深度學習的基礎理論實作
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Deep Learning|用Python進行深度學習的基礎理論實作

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...

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分級標示普級
出版日期:2017-08-21
作者:斎藤康毅
譯者:吳嘉芳
出版社:美商歐萊禮股份有限公司台灣分公司
ISBN/ISSN:9789864764846
裝訂:平裝
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。
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。
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
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