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YL19747  9787115480248 9787115388025

图解深度学习

山下隆义 (作者) 张弥 (译者) 

定价  59元

系列书名图灵程序设计丛书

书 号9787115480248

定 价59.00 元

页 数216

印刷方式四色

开 本大32开

本书从深度学习的发展历程讲起，以丰富的图例从理论和实践两个层面介绍了深度学习的各种方法，以及深度学习在图像识别等领域的应用案例。内容涉及神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器、泛化能力的提高等。此外，还介绍了包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer和TensorFlow在内的深度学习工具的安装和使用方法。

前言    阅读

第1章 绪论    阅读

第2章 神经网络    阅读

第3章 卷积神经网络    

第4章 受限玻尔兹曼机    

第5章 自编码器    

第6章 提高泛化能力的方法    

第7章 深度学习工具    

第8章 深度学习的现在和未来    

参考文献    

图解机器学习

《图解机器学习》用丰富的图示，从ZUI小二乘法出发，对基于ZUI小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法；第Ⅳ部分介绍了各种监督学习算法；第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码，可以用来进行简单的测试。

第I部分　绪　论 
第1章　什么是机器学习 
1．1　学习的种类 
1．2　机器学习任务的例子 
1．3　机器学习的方法 
第2章　学习模型 
2．1　线性模型 
2．2　核模型 
2．3　层级模型 
第II部分　有监督回归 
第3章　小二乘学习法 
3．1　小二乘学习法 
3．2　小二乘解的性质 
3．3　大规模数据的学习算法 
第4章带有约束条件的小二乘法 
4．1　部分空间约束的小二乘学习法 
4．2　ｌ2 约束的小二乘学习法 
4．3　模型选择 
第5章　稀疏学习 
5．1　ｌ1 约束的小二乘学习法 
5．2　ｌ1 约束的小二乘学习的求解方法 
5．3　通过稀疏学习进行特征选择 
5．4　ｌp约束的小二乘学习法 
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