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本书从深度学习的发展历程讲起,以丰富的图例从理论和实践两个层面介绍了深度学习的各种方法,以及深度学习在图像识别等领域的应用案例。内容涉及神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器、泛化能力的提高等。此外,还介绍了包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer 和TensorFlow 在内的深度学习工具的安装和使用方法。

本书图例丰富,清晰直观,适合所有对深度学习感兴趣的读者阅读。


PDF书籍作者简介:
PDF书籍作者简介: 山下隆义 1978年出生于日本神户,2002年修完博士前期课程,并于当年入职欧姆龙股份有限公司,主要从事快速人脸图像检测相关的软件研究和开发。2011年在日本中部大学研究生院工学研究科修完博士后期课程,获得工学博士学位。2014年开始担任中部大学工学院信息工程系讲师。目前从事动画处理、模式识别和机器学习相关的研究。曾多次荣获日本深度学习研究相关奖项,并在多个相关研讨会上担任讲师。 译者简介: 张弥(译者) 毕业于大连外国语大学日本语学院。现就职于某日本大型跨国公司,从事技术翻译工作,具有丰富的软件开发和医学翻译经验。喜欢挑战新事物,乐于学习新知识和接触新领域。

PDF书籍目录:
第1章 绪论
第2章 神经网络
第3章 卷积神经网络
第4章 受限玻尔兹曼机
第5章 自编码器
第6章 提高泛化能力的方法
第7章 深度学习工具
第8章 深度学习的现在和未来

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