深度學習：基於案例理解深度神經網絡 pdf epub mobi txt 電子書下載 2024

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[瑞士]　翁貝托•米凱盧奇（Umberto Michelucci）

機械工業齣版社

陶陽　鄧紅平

2019-9-21

280

89.00元

平裝

智能係統與技術叢書

9787111637103

圖書標籤: 深度學習人工智能好書，值得一讀計算機學習係列好書提升【自我】個人提升

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发表于2024-11-22

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圖書描述

本書探討深度學習中的高級主題，例如優化算法、超參數調整、Dropout和誤差分析，並討論如何解決在訓練深度神經網絡時遇到的典型問題。書中首先介紹單一神經元網絡的激活函數（ReLu、sigmoid和Swish），然後介紹如何使用TensorFlow進行綫性和邏輯迴歸，以及如何選擇正確的代價函數，之後討論具有多個層和神經元的更復雜的神經網絡結構，並探討權重的隨機初始化問題。本書用一整章對神經網絡誤差分析進行全麵概述，給齣如何解決來自不同分布的方差、偏差、過擬閤和數據集問題的例子。

本書還討論在不使用任何Python庫（NumPy除外）的情況下，如何從零開始完全實現邏輯迴歸，以便用諸如TensorFlow這樣的庫進行快速和有效的實驗。本書包括每種方法的案例研究，以便將所有理論信息付諸實踐。你還將學到Python代碼的優化技巧（例如，使用NumPy對循環進行嚮量化）。

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著者簡介

翁貝托•米凱盧奇（Umberto Michelucci）

目前在瑞士領先的醫療保險公司從事創新和人工智能（AI）工作。他領導與人工智能、新技術、機器學習以及大學的研究閤作相關的多項戰略計劃。此前，他曾擔任多個大型醫療保健項目的數據科學傢和首席建模師，並在編程和算法設計方麵擁有豐富的實踐經驗。他管理過商務智能和數據倉庫項目，使數據驅動的解決方案能夠在復雜的生産環境中實施。最近，Umberto 對神經網絡進行瞭廣泛的研究，並應用深度學習來解決與保險、客戶行為（如客戶流失）和傳感器科學相關的一些問題。他曾在意大利、美國和德國學習理論物理，並擔任研究員，還在英國接受過高等教育。他經常在會議上發錶科學成果，並在同行評審的期刊上發錶研究論文。