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如果你意識(shí)到到處都有圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能或深度學(xué)習(xí)等術(shù)語的討論，你可能會(huì)知道什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。想知道如何利用它們有效地解決復(fù)雜的計(jì)算問題，或者怎樣訓(xùn)練有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？本書將教你所有這些以及更多的事情。
首先快速瀏覽流行的TensorFlow庫，并了解如何用它訓(xùn)練不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。之后你將深入了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)和它背后的數(shù)學(xué)原理，以及為什么選擇TensorFlow訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。然后，你將實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。接下來，你將掌握使用TensorFlow進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的技術(shù)和算法。更進(jìn)一步，你將學(xué)習(xí)如何實(shí)現(xiàn)一些更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）。在學(xué)習(xí)本書的過程中，為了使你對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程有深切的理解，將在真實(shí)世界的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型。你還將訓(xùn)練生成模型，并學(xué)習(xí)自編碼器的應(yīng)用。
在本書的最后，你將對如何利用TensorFlow的強(qiáng)大功能來訓(xùn)練各種復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一個(gè)正確的理解，而不會(huì)有任何困惑。
本書內(nèi)容第1章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基本的代數(shù)知識(shí)、概率論和優(yōu)化方法。
第2章介紹感知機(jī)、神經(jīng)元和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)。你還將學(xué)習(xí)各種模型學(xué)習(xí)的技巧，并主要學(xué)習(xí)稱為反向傳播的核心學(xué)習(xí)算法。
第3章介紹對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)至關(guān)重要的優(yōu)化方法。
第4章詳細(xì)討論CNN算法。CNN及其在不同數(shù)據(jù)類型中的應(yīng)用也包含在該章中。
第5章詳細(xì)介紹RNN算法。RNN及其在不同數(shù)據(jù)類型中的應(yīng)用也包括在該章中。
第6章介紹生成模型的基礎(chǔ)知識(shí)以及不同的生成模型。
第7章包括深度信念網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)、它們與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別以及它們的實(shí)現(xiàn)。
第8章介紹最近處在生成模型前沿的自編碼器。
第9章討論深度學(xué)習(xí)當(dāng)前和未來的具體研究內(nèi)容，并包括一個(gè)參考文獻(xiàn)。
第10章討論TensorFlow的環(huán)境配置、TensorFlow與Numpy的比較以及自動(dòng)微分的概念。
準(zhǔn)備工作本書將指導(dǎo)你完成所有書中例子所需工具的安裝：
Python3.4或更高版本。
TensorFlow 1.4或更高版本。
讀者對象本書適合希望使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擁有統(tǒng)計(jì)背景的開發(fā)人員。雖然我們將使用TensorFlow作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)庫，但本書可以作為從深度學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)理論向?qū)嶋H應(yīng)用轉(zhuǎn)化的通用資源。如果你對TensorFlow和Python有一些了解并希望知道比API更底層的一些情況，本書會(huì)很適合你。
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