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    本书介绍如何有效地使用Google的开源框架TensorFlow进行深度学习。你将实现不同的深度学习网络,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、深度Q learning网络(DQN)和生成对抗网络(GAN),并将学习如何使用TensorFlow的...

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    (意大利)安东尼奥·古利(Antonio Gulli),(印度)苏伊特·帕尔(Sujit)著2018 年出版232 页ISBN:9787115482228

    本书用当前流行的Keras框架实现了大量深度学习算法,构建了众多深度学习模型,并且介绍了深度学习在游戏等实际场合中的应用,特别是本书还介绍了当前火热的生成对抗网络(GAN)的应用。全书通俗易懂,强调实际案例,适.....

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    柳若边著2019 年出版280 页ISBN:9787302516927

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    本书主要目标是处理很多深度学习应用的热点问题并向读者披露解决方案的细节。主要内容分为7章:第1章介绍深度学习基础知识,第2章介绍大规模数据分布式深度学习,第3章介绍卷积神经网络,第4章介绍循环神经网络,第5...

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    (意)吉安卡洛·扎克尼(Giancarlo Zaccone),(孟加拉)穆罕默德·礼萨·卡里姆2018 年出版227 页ISBN:9787115478771

    本书共分五部分:基础篇、关键模块篇、算法模型篇、内核揭秘篇、生态发展篇。前两篇由浅入深地介绍了TensorFlow平台,算法模型篇依托TensorFlow讲解深度学习模型,内核揭秘篇主要分析C++内核中的通信原理、消息...

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    吴岸城著2016 年出版222 页ISBN:9787121288692

    这是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍,它不是教科书,作者已尽量把公式减少到最少,以适应绝大部分人的阅读基础和知识储备。本书涵盖了神经网络的研究历史、基础原理、深度学习中的自编...

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    (美)威力著2017 年出版156 页ISBN:7115464154

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  • 当计算机体系结构遇到深度学习 面向计算机体系结构设计师的深度学习概论

    (美)布兰登·里根(BRANDONREAGEN),罗伯特·阿道夫(ROBERTADOLF),保罗·沃特莫(PAULWHATMOUGH)等著;杨海龙,王锐译2019 年出版132 页ISBN:9787111622482

    本书是面向计算机体系结构设计师的深度学习入门读物。书中首先介绍机器学习的发展历程,并追踪深度学习技术的关键发展阶段。然后,回顾了代表性的工作负载,包括各种领域中常用的数据集和开创性的神经网络。接下...

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    日中井,悦司2019 年出版241 页ISBN:9787115504821

    本书从第1章介绍机器学习的基本思考方式起始,随之以深度学习颇具代表性的手写数字识别为例,对构成卷积神经网络的各部分功能进行了详解,用TensorFlow代码确认了各部件的运行原理。用这种循序渐进的解读方式以...

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