關(guān)于我們
書單推薦
新書推薦

深度學(xué)習(xí)商業(yè)應(yīng)用開發(fā)指南: 從對話機(jī)器人到醫(yī)療圖像處理

深度學(xué)習(xí)商業(yè)應(yīng)用開發(fā)指南: 從對話機(jī)器人到醫(yī)療圖像處理

定  價(jià):59 元

        

  • 作者:Armando,Vieira,Bernardete,Ribeir 著,張向東,江超 譯
  • 出版時(shí)間:2019/6/1
  • ISBN:9787512430396
  • 出 版 社:北京航空航天大學(xué)出版社
  • 中圖法分類:TP181 
  • 頁碼:
  • 紙張:膠版紙
  • 版次:1
  • 開本:16開
9
7
4
8
3
7
0
5
3
1
9
2
6

深度學(xué)習(xí)算法的一個(gè)關(guān)鍵特性是能夠以少的監(jiān)督學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù),這與通常需要較少(標(biāo)記)數(shù)據(jù)的淺層模型不同。本書將探索一些示例,例如使用完全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行視頻預(yù)測和圖像分割,這個(gè)應(yīng)用已經(jīng)在ImageNet圖像識別競賽中取得了較佳的性能。同時(shí),通過這些技術(shù)的應(yīng)用,讀者還將學(xué)習(xí)到更多的圖像識別技術(shù)和認(rèn)識到一些活躍的初創(chuàng)公司。


通過本書中的示例,讀者還將探索深度學(xué)習(xí)算法相對于其他傳統(tǒng)(淺層)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)勢;學(xué)習(xí)Word2vec、skip thought vectors和Item2Vec等技術(shù);通過學(xué)習(xí)嵌入式語言翻譯模型練習(xí)使用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)單元和Sequence 2 Sequence模型。


此外,本書還將帶領(lǐng)讀者了解深度學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)中的一些重要發(fā)現(xiàn)和影響,以及采用該技術(shù)的主要公司和初創(chuàng)公司。本書將介紹一些訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的框架、關(guān)鍵方法和微調(diào)模型的技巧。


書中的實(shí)操編碼示例在Keras中,使用Python 3.6完成。



 你還可能感興趣
 我要評論
您的姓名   驗(yàn)證碼: 圖片看不清?點(diǎn)擊重新得到驗(yàn)證碼
留言內(nèi)容