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TensorFlow+PyTorch深度學習從算法到實戰(配件另行下載)
 作  者: 劉子瑛
 出版單位: 北京大學
 出版日期: 2019.08
 進貨日期: 2019/10/9
 ISBN: 9787301305812
 開  本: 16 開    
 定  價: 668
 售  價: 534
  會 員 價: 490
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編輯推薦:

(1)一切以代碼說話:本書的一切原理都有相應的代碼實現。一時不能理解的原理,可以通過實踐慢慢體會,能夠讓程式師以較低的成本迅速入門。
(2)從現象到本質:世界上除了這兩種主流框架之外,還有微軟的cntk、mxnet、百度的paddlepaddle等。其實本質上它們都趨同的,有了本書學習的基礎,寄希讀者可以更高維度地思考框架背後的設計理念,有所取捨,而不淪為其奴僕。
(3)5-4-6 速成法:深度學習用到的數學知識很多,概念也很多,學習曲線很陡。但是,筆者還是從中抓住了一條主線——計算圖模型。基於計算圖模型,總結出了5-4-6 速成法,通過5 步,使用4 種基本元素,組合6 種基本網路結構,就能夠寫出功能非常強大的深度學習程式。
(4)超yue深度學習:本書還講解了深度學習的兩個重要應用:如何自動調參和深度學習引發的強化學習。可以看到,程式設計變得越來越簡單,但是系統變得越來越複雜。我們一方面要時刻關注它們的進展,另一方面手工寫神經網路的基本功還不能丟。
(5)贈送資源豐富:本書配套的原始程式碼+100分鐘配套學習視頻+相關技術延伸閱讀。


內容簡介:

《TensorFlow+PyTorch深度學習從演算法到實戰》詳盡介紹深度學習相關的基本原理與使用TensorFlow、PyTorch兩大主流框架的開發基礎知識和基本技術,並且展示了在圖像識別與文本生成實際問題中的應用方法。同時考慮到程式師擅長JavaScript 的人員比熟悉Python 的人員更多的情況,特別增加了對於TensorFlow.js 的介紹。初學者面對深度學習望而卻步的主要原因是認為入門門檻太高,需要較多的演算法基礎訓練。針對此問題,本書原創了5-4-6 學習模型提綱挈領地降低學習曲線,並通過將知識點和難點分散到代碼中的方式讓讀者以熟悉的方式迅速入門,並且為進一步學習打下堅實的基礎。同時,本書也介紹了AutoML和深度強化學習等新技術,幫助讀者開闊眼界。
  《TensorFlow+PyTorch深度學習從演算法到實戰》內容翔實,講解深入淺出,通俗易懂,配有大量的程式案例可供實操學習,既適合職場中經驗豐富的開發人員學習,又可供電腦等相關專業的在校學生和其他科技人員參考,還可供演算法理論相關的研究人員參考。


作者簡介:

劉子瑛,畢業於清華大學軟體學院。曾在高通、摩托羅拉等公司長期從事移動技術開發工作,現在阿裡巴巴集團阿裡雲智慧事業群從事智慧互聯網汽車等相關研發工作。


圖書目錄:

緒論程式師為什麼要學習機器學習

0.1工業革命級的技術紅利

0.2中美兩國為機器學習作背書

0.3從程式設計思維向資料思維的進化

第1章30分鐘環境搭建速成

1.1使用Anaconda搭建開發環境

1.2使用Python自帶的開發環境

1.3從原始程式碼搭建開發環境

第2章深度學習5-4-6速成法

2.1計算圖模型與計算框架

2.2五步法構造基本模型

2.3案例教程

2.45-4-6速成法學習PyTorch

2.55-4-6速成法學習TensorFlow

2.6在TensorFlow中使用Keras

2.7本章小結

第3章張量與計算圖

3.10維張量:標量

3.2計算圖與流程控制

3.3變數

第4章向量與矩陣

4.11維張量:向量

4.22維張量:矩陣

4.3n維:張量

第5章高級矩陣程式設計

5.1範數及其實現

5.2跡運算

5.3矩陣分解

第6章優化方法

6.1梯度下降的基本原理

6.2高維條件下的梯度下降

6.3PyTorch和TensorFlow中的梯度計算

6.4梯度下降案例教程

6.5優化方法進階

第7章深度學習基礎

7.1從回歸到分類

7.2深度學習簡史

第8章基礎網路結構:卷積網路

8.1卷積的原理與計算

8.2池化層

8.3啟動函數

8.4AlexNet

第9章卷積網路影像處理進階

9.1小卷積核改進VGGNet

9.2GoogLeNet

9.3殘差網路

9.4目標檢測

9.5人臉識別

第10章基礎網路結構:迴圈神經網路

10.1迴圈神經網路原理

10.2實用迴圈神經網路:LSTM

10.3LSTM案例教程

10.4實用迴圈神經網路:GRU

10.5雙向迴圈神經網路

10.6將隱藏狀態串聯起來

第11章RNN在自然語言處理中的應用

11.1文本編碼:從獨熱編碼到詞向量

11.2Char-RNN演算法

11.3Char-RNN的訓練

11.4Char-RNN的預測推理

11.5Char-RNN完整模型

第12章用JavaScript進行TensorFlow程式設計

12.1TensorFlow.js的簡介和安裝

12.2TensorFlow.js的張量操作

12.3TensorFlow.js的常用運算

12.4啟動函數

12.5TensorFlow.js變數

12.6TensorFlow.js神經網路程式設計

12.7TensorFlow.js實現完整模型

12.8TensorFlow.js的後端介面

第13章高級程式設計

13.1GPU加速

13.2生成對抗網路

13.3Attention機制

13.4多工學習

第14章超越深度學習

14.1自動機器學習AutoML

14.2Autokeras

14.3WindowsSubsystemforLinux

14.4強化學習

14.5強化學習程式設計

14.6下一步的學習方法


章節試讀:

人工智慧時代,深度學習是程式師必須具備的基礎技能,此書知識全面,從環境搭建,學習方法到應用分析,真正做到了“深度學習的開發指南”。
——北京人人眾包科技有限公司CEO 張建勝

本書是程式師掌握深度學習的利器之一,採用更多示例和工程經驗來展示深度學習背後的數學原理,對術語的解釋也更貼近程式師的理解範疇,實用性和平緩的學習曲線是本書的一大特點。對於人工智慧專業的學生以及工業界的開發人員來說,本書都值得一讀。
——開源編譯器XOC作者 蘇振宇

深度學習涉及的知識點比較多,特別是對數學基礎要求很高,而這門學問在高校學習中尚屬新寵。從學術的角度,很難繞過這些枯燥的理論,而本書卻巧妙的規避了這個難題,通過自己的親手實踐,在作者一步一步的指導下結合具體的應用不斷深入。本書另外一個突出點就是並未回避那些必須深入學習的理論。將他們一一羅列出來,給出一個梗概,讓學者有跡可循,有綱可依,憑此一書,既可以快速上手又可以尋跡深入,實在難得。在我閱讀過程中,絲毫沒有違和感,學習起來輕鬆自在,就好像是在讀自己整理的學習筆記。本書即可以作為大學深度學習普及課程用書,也適合做程式師掌中寶。
——清華大學校友會軟體學院分會副會長 周虎

人工智慧是科技新紀元的開端,深度學習就是打開這個新紀元的鑰匙。作為“給程式師看的深度學習教程”,本書既符合了程式師迅速入門深度學習的實際需求,又搭建了一套完整的深度學習知識體系,並且給出了前沿的論文線索,讀者可以根據自己的需要進行閱讀,由表及裡、由淺入深地掌握深度學習的各個層次知識。另外,本書同時講解多框架也極具特色,有助於讀者在比較的基礎上進行靈活選用,真正理解深度學習的精華。
——北京微識科技有限公司CEO楊竹筠

曾有幸與本書作者共事,就很佩服他作為一個技術出身的工程師,對待項目有著極其開闊的視野,從大勢出發,在細節著眼。本書中不只介紹深度學習開發框架的使用,還通過對比,寄希讀者可以更高維度地思考框架背後的設計理念,有所取捨,而不淪為其奴僕。
至今,機器學習還在快速發展中,每天都有各類新的理論、模型去試圖解決歷史方法無法擬合的場景。各種模型本身並沒有高低貴賤之分,只是對當前場景適合與否。作為一個從業者,需要打下扎實的理論基礎,多向同行學習一些新的建模思路,定期看paper瞭解業內的觀點,並堅信未來已來。
——今天便利店資訊技術負責人 姚軍勇


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