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Python快乐编程:人工智能——深度学习基础书籍详细信息
- ISBN：9787302529132
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2020-11
- 页数：暂无页数
- 价格：23.50
- 纸张：胶版纸
- 装帧：平装-胶订
- 开本：16开
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
内容简介：
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书籍目录：
第1章 深度学
1.1 什么是机器学r/> 1.2 什么是深度学r/> 1.2.1 深度学展
1.2.2 深度学个层次
1.2.3 深度学种结构类型
1.3 深度学究现状
1.4 本章小结
1.5 br/>第2章 Theano基础
2.1 初识Theano
2.2 安装Theano
2.3 配置环境变量
2.4 Theano中的符号变量
2.5 Theano编程风格
2.6 Theano中的函数
2.6.1 函数的定义
2.6.2 函数的
2.6.3 Theano中重要的函数
2.7 Theano中的符号计算图模型
2.7.1 variable节点
2.7.2 type节点
2.7.3 apply节点
2.7.4 op节点
2.7.5 符号计算图模型
2.8 Theano中的条件表达式
2.9 Theano中的循环
2.9.can循环的参数
2.9.2 scan循环演示
2.1O Theano中的常用Debug技巧
2.11 本章小结
2.12 br/>第3章 线代数基础
3.1 标量、向量、矩阵和张量
3.2 线相关与生成子空间
3.2.1 线组合
3.2.2 线相关
3.2.3 向量组的秩
3.2.4 实例：求解方程组
3.2.5 实例：线回归
3.3 范数
3.3.1 向量范数
3.3.2 矩阵范数
3.4 特殊的矩阵与向量
3.5 特征值分解
3.6 奇异值分解
3.7 迹运算
3.8 本章小结
3.9 br/>第4章 概率与信息论
4.1 概率的用途
4.2 样本空间与变量
4.3 变量的分布函数
4.4 一维变量
4.4.1 离散型变量和分布律
4.4.2 连续型变量和概率密度函数
4.4.3 分辨离散型变量和连续型变量
4.5 多维变量
4.5.1 二维变量及其分布函数
4.5.2 边缘分布函数
4.6 数学期望、方差、协方差
4.6.1 数学期望
4.6.2 方差
4.6.3 协方差
4.7 贝叶斯规则
4.7.1 条件概率
……
第5章 深度学知识
第6章 数值计算与优化
第7章 概率图模型
第8章 前馈神经网络
第9章 反向传播与梯度计算
第10章 自编码器
第11章 玻尔兹曼机及其相关模型
第12章 循环神经网络
第13章 递归神经网络
第14章 卷积神经网络
作者介绍：
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出版社信息：
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书籍摘录：
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书籍真实打分
故事情节：9分
人物塑造：3分
主题深度：4分
文字风格：3分
语言运用：9分
文笔流畅：7分
思想传递：9分
知识深度：3分
知识广度：7分
实用性：7分
章节划分：6分
结构布局：5分
新颖与独特：9分
情感共鸣：6分
引人入胜：7分
现实相关：9分
沉浸感：5分
事实准确性：4分
文化贡献：3分
网站评分
书籍多样性：7分
书籍信息完全性：4分
网站更新速度：9分
使用便利性：9分
书籍清晰度：9分
书籍格式兼容性：5分
是否包含广告：9分
加载速度：3分
安全性：5分
稳定性：5分
搜索功能：7分
下载便捷性：6分
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