深度学习全书：公式+推导+代码+TensorFlow全程案例
书刊介绍
《深度学习全书：公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》内容简介
本书共15章，分为5篇，第一篇说明深度学习的概念，包括数理基础，特点是结合编程解题，加深读者印象，第二篇说明TensorFlow的学习地图，从张量、自动微分、梯度下降乃至神经层的实践，逐步解构神经网络，第三篇介绍CNN算法、影像应用、转移学习等，第四篇则进入自然语言处理及语音识别的领域，介绍RNN/BERT/Transformer算法、相关应用等，最后，介绍强化学习的基础知识，包括马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛、Q Learning算法，当然，还有相关案例实践。洪锦魁，中国台湾计算机专家，IT图书知名作者。
作品目录
前言第一篇
深度学习导论
第1章：深度学习导论
第2章：神经网络原理
第二篇
TensorFlow基础篇
第3章：TensorFlow架构与主要功能
第4章：神经网络实践
第5章：TensorFlow其他常用指令
第6章：卷积神经网络
第7章：预先训练的模型
第三篇
进阶的影像应用
第8章：目标检测
第9章：进阶的影像应用
第10章：生成对抗网络
第四篇
自然语言处理
第11章：自然语言处理的介绍
第12章：自然语言处理的算法
第13章：聊天机器人
第14章：语音识别
第五篇
强化学习
第15章：强化学习
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