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內容簡介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 作者簡介譯者介紹 目錄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 |
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