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作  者:謝梁,魯穎,勞虹嵐 著 定  價:79 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2017年08月01日 頁  數:250 裝  幀:平裝 ISBN:9787121318726 ●1 準備深度學習的環境
●1.1 硬件環境的搭建和配置選擇
●1.1.1 通用圖形處理單元
●1.1.2 你需要什麼樣的GPU加速卡
●1.1.3 你的GPU需要多少內存
●1.1.4 是否應該用多個GPU
●1.2 安裝軟件環境
●1.2.1 所需軟件列錶
●1.2.2 CUDA的安裝
●1.2.3 Python計算環境的安裝
●1.2.4 深度學習建模環境介紹
●1.2.5 安裝CNTK及對應的Keras
●1.2.6 安裝Theano計算環境
●1.2.7 安裝Tensor Flow計算環境
●1.2.8 安裝cuDNN和CNMeM
●2 數據收集與處理
●2.1 網絡爬蟲
●2.1.1 網絡爬蟲技術
●2.1.2 構造自己的Scrapy爬蟲
●2.1.3 構造可接受參數的Scrapy爬蟲
●部分目錄

內容簡介

本書係統地講解瞭深度學習的基本知識、建模過程和應用，並以深度學習在推薦係統、圖像識彆、自然語言處理、文字生成和時間序列中的具體應用為案例，詳細介紹瞭從工具準備、數據獲取和處理到針對問題進行建模的整個過程和實踐經驗，是一本很好好的深度學習入門書。不同於許多講解深度學習的書籍，本書以實用為導嚮，選擇瞭 Keras 作為編程框架，強調簡單、快速地設計模型，而不去糾纏底層代碼，使得內容相當易於理解，讀者可以在 CNTK、 TensorFlow 和 Theano 的後颱之間隨意切換，很好靈活。並且本書能幫助讀者從高度抽象的角度去審視業務問題，達到事半功倍的效果。 謝梁,魯穎,勞虹嵐 著 謝梁，現任微軟雲計算核心存儲部門首席數據科學傢，主持運用機器學習和人工智能方法優化大規模高可用性並行存儲係統的運行效率和改進其運維方式。具有十餘年機器學習應用經驗，熟悉各種業務場景下機器學習和數據挖掘産品的需求分析、架構設計、算法開發和集成部署，涉及金融、能源和高科技等領域。曾經擔任美國道瓊斯工業平均指數專享保險業成分股的旅行傢保險公司分析部門總監，負責運用現代統計學習方法優化精算定價業務和保險運營管理，推動精準個性化定價解決方案。在包括Journal of Statistical Software等專業期刊上發錶過多篇論文，擔任Journal of&n;等
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