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深度学习算法实践(基于Theano和TensorFlow)

12/18/2018 11:15:04 PM 人评论

适读人群 : 本书可以作为各类深度学习培训班的教材,也可以作为全国高等工科院校“深度学习”课程的教材,还可以作为广大人工智能、深度学习领域工程技术人员的参考书。1.中国工程院院士陈志杰倾情作序,业内专家黄文涛、陈晓禾联袂力荐。2.以深度学习算法入门为主要内

深度学习算法实践(基于Theano和TensorFlow)

深度学习算法实践(基于Theano和TensorFlow)

编辑推荐

适读人群 : 本书可以作为各类深度学习培训班的教材,也可以作为全国高等工科院校“深度学习”课程的教材,还可以作为广大人工智能、深度学习领域工程技术人员的参考书。

1.中国工程院院士陈志杰倾情作序,业内专家黄文涛、陈晓禾联袂力荐。
2.以深度学习算法入门为主要内容,以NumPy、SciPy等科学计算库,深度学习主流算法,深度学习前沿研究,深度学习服务云平台构建四大主线进行介绍。
3.详细讲解了算法背后的数学原理,给出了基于TensorFlow和Theano的算法实现技术。
4.以MNIST手写数字识别为例,应用所介绍的技术,这是一本兼顾理论与实践的深度学习自学参考书。


内容简介

本书以深度学习算法入门为主要内容,通过系统介绍Python、NumPy、SciPy等科学计算库,深度学习主流算法,深度学习前沿研究,深度学习服务云平台构建四大主线,向读者系统地介绍了深度学习的主要内容和研究进展。本书介绍了Python、NumPy、SciPy的使用技巧,面向谷歌推出的开源深度学习框架TensorFlow,向读者展示了利用TensorFlow和Theano框架实现线性回归、逻辑回归、多层感知器、卷积神经网络、递归神经网络、长短时记忆网络、去噪自动编码机、堆叠自动编码机、受限玻尔兹曼机、深度信念网络等,并将这些技术用于MNIST手写数字识别任务。本书不仅讲述了深度学习算法本身,而且重点讲述了如何将这些深度学习算法包装成Web服务。本书旨在帮助广大工程技术人员快速掌握深度学习相关理论和实践,并将这些知识应用到实际工作中。

作者简介

闫涛,网名“*老程序员”。中科院苏州生物医学工程技术研究所副研究员(兼),科技部重点专项:帕金森症早期预防、“十三五”出生缺陷预防系统研究课题组成员,专注于深度学习在医学影像学诊断、医学图像分割、医学图像诊断性标注等应用方向的技术开发。CSDN博客重度使用者,博客地址http://blog.csdn.net/yt7589。北京动维康科技有限公司联合创始人、首席技术官,主持开发了移动医疗系统随诊医生。专注于移动互联网软件开发20年,精通主流开发技术,尤其擅长处理大容量、高并发系统的设计与实现。开源软件倡导者,本书部分代码的GitHub网址为https://github.com/yt7589/dlp/tree/master/book。

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