绿色排版工具|热门专题|网站地图|移动官网
您的当前位置:网站首页 > 电子书 > 计算机类 > 正文

深度学习:原理与应用实践(张重生)带目录书签 完整pdf[40MB]

来源:[db:来源] 编辑:脚本之家 时间:2019-07-29 14:46:59 阅读:

《深度学习:原理与应用实践》全面、系统地介绍深度学习相关的技术,包括人工神经网络,卷积神经网络,深度学习平台及源代码分析,深度学习入门与进阶,深度学习高级实践,所有章节均附有源程序,所有实验读者均可重现,具有高度的可操作性和实用性。通过学习本书,研究人员、深度学习爱好者,能够在3 个月内,系统掌握深度学习相关的理论和技术。

目录
深度学习基础篇
第1 章 绪论 2
1.1 引言 2
1.1.1 Google 的深度学习成果 2
1.1.2 Microsoft 的深度学习成果 3
1.1.3 国内公司的深度学习成果 3
1.2 深度学习技术的发展历程 4
1.3 深度学习的应用领域 6
1.3.1 图像识别领域 6
1.3.2 语音识别领域 6
1.3.3 自然语言理解领域 7
1.4 如何开展深度学习的研究和应用开发 7
本章参考文献 11
第2 章 国内外深度学习技术研发现状及其产业化趋势 13
2.1 Google 在深度学习领域的研发现状 13
2.1.1 深度学习在Google 的应用 13
2.1.2 Google 的TensorFlow 深度学习平台 14
2.1.3 Google 的深度学习芯片TPU 15
2.2 Facebook 在深度学习领域的研发现状 15
2.2.1 Torchnet 15
2.2.2 DeepText 16
2.3 百度在深度学习领域的研发现状 17
2.3.1 光学字符识别 17
2.3.2 商品图像搜索 17
2.3.3 在线广告 18
2.3.4 以图搜图 18
2.3.5 语音识别 18
2.3.6 百度开源深度学习平台MXNet 及其改进的深度语音识别系统Warp-CTC 19
2.4 阿里巴巴在深度学习领域的研发现状 19
2.4.1 拍立淘 19
2.4.2 阿里小蜜――智能客服Messenger 20
2.5 京东在深度学习领域的研发现状 20
2.6 腾讯在深度学习领域的研发现状 21
2.7 科创型公司(基于深度学习的人脸识别系统) 22
2.8 深度学习的硬件支撑――NVIDIA GPU 23
本章参考文献 24
深度学习理论篇
第3 章 神经网络 30
3.1 神经元的概念 30
3.2 神经网络 31
3.2.1 后向传播算法 32
3.2.2 后向传播算法推导 33
3.3 神经网络算法示例 36
本章参考文献 38
第4 章 卷积神经网络 39
4.1 卷积神经网络特性 39
4.1.1 局部连接 40
4.1.2 权值共享 41
4.1.3 空间相关下采样 42
4.2 卷积神经网络操作 42
4.2.1 卷积操作 42
4.2.2 下采样操作 44
4.3 卷积神经网络示例:LeNet-5 45
本章参考文献 48
深度学习工具篇
第5 章 深度学习工具Caffe 50
5.1 Caffe 的安装 50
5.1.1 安装依赖包 51
5.1.2 CUDA 安装 51
5.1.3 MATLAB 和Python 安装 54

图文精选:

Copyright©2012-2019 小蚂蚁信息网版权所有 粤ICP备14061018号-1


郑重声明:本网站资源、信息来源于网络,完全免费共享,仅供学习和研究使用,版权和著作权归原作者所有,如有不愿意被转载的情况,请通知我们删除已转载的信息。

Top