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深度学习实践指南 基于R语言 [英]尼格尔·刘易斯(N.D.Lewis) 著;沙灜 译 人民邮电出版社 97871154 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
深度学习的概念源于人工神经网络的研究,它是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。 本书是一本详细的、实用的深度学习实践指南。它共有8 章,详细讲解了深度神经网络、Elman 神经网络、Jordan 神经网络、自编码器、堆叠自编码器、限制玻尔兹曼机的相关知识。本书并没有详细介绍那些深奥的数字公式,它旨在解释深度学习模型是如何工作的,让读者学会如何构建成功的深度学习模型,并将其用于数据挖掘,从而让读者迅速地学以致用,可以用深度学习构建更智能的应用。 本书适合数据科学家、各领域的研究人员阅读,也适合其他对深度学习感兴趣的人士阅读。
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这是一部从基础理论、核心原理、前沿算法等多个维度系统、全面讲解AutoML、AutoDL、AutoNAS和元学习的著作。 作者是资深的人工智能专家,大型金融集团科技公司深度学习平台和AutoML平台负责人。本书得到了IEEE Fellow/ACM杰出科学家/香港科技大学教授杨强教授、腾讯AI Lab副主任俞栋、美国佛罗里达大学教授李晓林等8位来自企业界、学术界和媒体界的资深专家的一致好评。它既能让新人理清AutoML的脉络,快速上手机器学习,又能让有经验的读者全面掌握AutoML的知识体系,工作变得更高效。 全书共14章,逻辑上分为四部分: 第一部分(第1~2章) 人工智能基础 对人工智能、自动化人工智能的重要概念、发展历程及现状、适用场景、主要的工具和技术等做了全面的介绍,并引出了人工智能技术未来的发展方向——AutoML,这部分是阅读本书的基础。 第二部分(第3~6章
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