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适读人群 :人工智能领域的从业者及对此方向有兴趣的人群 《解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践》是对治深度学习恐惧症的一剂良药。作者魏秀参博士,毕业于著名的南京大学LAMDA研究所,现为旷视科技南京研究院负责人。本书凝聚了他多年的功力,集原理与实践于一体,将卷积神经网络这颗仙丹炼得出神入化,以此攻克计算机视觉实践中的一个又一个难题。全书没有佶屈聱牙的文字、没有艰涩难懂的术语,只有明明白白的道理、由浅入深的论证、清晰流畅的架构。在内容的安排上,兼顾了基础知识和学习难点,各有侧重,让初学者不仅可以看明白、而且能够读懂,知其所以然并举一反三运用到自己的工程实践中。无怪乎,业内专家认为“本书可能是我知道的“醉”好的深度学习的中文入门教材”。
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1.本书以TensorFlow为工具,从基础的MNIST手写体识别开始,介绍了基础的卷积神经网络、循环神经网络,还包括正处于前沿的对抗生成网络、深度强化学习等课题,代码基于TensorFlow 1.4.0 及以上版本。 2.书中所有内容由21个可以动手实验的项目组织起来,并在其中穿插TensorFlow的教学,让你可以在实践中比较轻松地学习到深度学习领域的基础知识,掌握TensorFlow的使用方法,并积累丰富的深度学习实战经验。 3.通过本书,可以学到: 在动手实践中快速入门深度学习领域。 通过实验快速掌握TensorFlow的操作方法。 掌握卷积神经网络、循环神经网络、对抗生成网络和深度强化学习等深度学习积累丰富的深度学习实战项目,如图像分类、目标检测、人脸识别、图像生成、文本生成、序列分类、时间序列预测等。 学习TensorFlow的一些新特性,如TimeSeries模块
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