1、封面介绍
2、出版时间
2020年3月
3、推荐理由
深度学习是基于多层次抽象学习的机器学习算法的一个分支。神经网络是深度学习的核心，广泛应用于预测分析、计算机视觉、自然语言处理、时间序列预测，以及其他复杂任务。通过本书，将学习如何利用前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器和因子分解机为机器学统开发深度学习应用程序，并了解如何在GPU上实现分布式深度学习程序设计。通过本书学习，将掌握机器学习技术的相关知识，以及应用于实际项目的能力。本书主要内容：在新版本的TensorFlow中实现深度机器智能和GPU计算；获取公共数据集，并在TensorFlow下加载、处理和转换数据；了解如何使用不错TensorFlowAPl构建功能强大的应用程序；利用深度学习进行可扩展目标检测和移动计算；通过探讨强化学习技术，训练机器从数据中快速学习；深入探讨深度学习研究和应用的关键领域。
4、下载链接
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