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《深度学习:主流框架和编程实战》电子书封面

深度学习:主流框架和编程实战

  • 发布时间:2019年11月26日 20:16:21
  • 作者:赵涓涓,强彦
  • 大小:110 MB
  • 类别:深度学习电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:全书扫描版
  • 评分:7.6
  • 深度学习利器:TensorFlow程序设计深度学习利器:TensorFlow程序设计
  • TensorFlow深度学习应用实践TensorFlow深度学习应用实践
  • MATLAB计算机视觉与深度学习实战MATLAB计算机视觉与深度学习实战
  • 深度学习入门之PyTorch深度学习入门之PyTorch
  • Erlang/OTP并发编程实战Erlang/OTP并发编程实战
  • 深度学习原理与实践深度学习原理与实践
  • 深度学习技术图像处理入门深度学习技术图像处理入门
  • 深度学习实战深度学习实战
  • 深度学习:主流框架和编程实战 PDF 全书扫描版

      给大家带来的一篇关于深度学习相关的电子书资源,介绍了关于深度学习、主流框架、编程实战方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,格式为PDF,资源大小110 MB,赵涓涓,强彦编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.4。

      内容介绍

      本书是利用实例来讲解深度学习框架以及深度学习方法的综合性著作,介绍了四大深度学习框架(TensorFlow、Caffe、Torch和MXNet),还详细介绍了调参、二次接口的编程、迁移学习的模型等内容

      目录

      • 前言
      • 第1章 绪论 1
      • 1.1 机器学习与深度学习 1
      • 1.1.1 机器学习与深度学习的关系 2
      • 1.1.2 传统机器学习与深度学习的对比 3
      • 1.2 统计学与深度学习 5
      • 1.2.1 统计学与深度学习的关系 5
      • 1.2.2 基于统计的深度学习技术 6
      • 1.3 本书涉及的深度学习框架 8
      • 1.4 优化深度学习的方法 8
      • 1.5 深度学习展望 9
      • 第2章 TensorFlow深度学习框架构建方法与图像分类的实现 12
      • 2.1 TensorFlow概述 12
      • 2.1.1 TensorFlow的特点 13
      • 2.1.2 TensorFlow中的模型 14
      • 2.2 TensorFlow框架安装 16
      • 2.2.1 基于Anaconda的安装 16
      • 2.2.2 测试TensorFlow 19
      • 2.3 基于TensorFlow框架的图像分类实现(ResNet-34) 20
      • 2.3.1 应用背景 20
      • 2.3.2 ResNet 21
      • 2.3.3 ResNet程序实现 24
      • 2.3.4 详细代码解析 27
      • 2.3.5 实验结果及分析 51
      • 第3章 Caffe深度学习框架搭建与图像语义分割的实现 56
      • 3.1 Caffe概述 56
      • 3.1.1 Caffe的特点 56
      • 3.1.2 Caffe框架结构 57
      • 3.2 Caffe框架安装与调试 59
      • 3.3 基于Caffe框架的图像分割实现(FCN) 64
      • 3.3.1 用Caffe构建卷积神经网络 64
      • 3.3.2 FCN-8s网络简介 69
      • 3.3.3 详细代码解读 85
      • 3.3.4 实验结果与结论 98
      • 第4章 Torch深度学习框架搭建与目标检测的实现 100
      • 4.1 Torch概述 100
      • 4.1.1 Torch的特点 100
      • 4.1.2 Lua语言 102
      • 4.2 Torch框架安装 104
      • 4.3 基于Torch框架的目标检测实现(Faster R-CNN) 113
      • 4.3.1 Torch的类和包的基本用法 113
      • 4.3.2 用Torch构建神经网络 116
      • 4.3.3 Faster R-CNN介绍 119
      • 4.3.4 Faster R-CNN实例 127
      • 4.3.5 实验结果分析 161
      • 第5章 MXNet深度学习框架构建与自然语言处理的实现 164
      • 5.1 MXNet概述 164
      • 5.1.1 MXNet基础知识 164
      • 5.1.2 编程接口 166
      • 5.1.3 系统实现 169
      • 5.1.4 MXNet的关键特性 171
      • 5.2 MXNet框架安装 172
      • 5.3 基于MXNet框架的自然语言处理实现(LSTM) 179
      • 5.3.1 自然语言处理应用背景 179
      • 5.3.2 RNN及LSTM网络 180
      • 5.3.3 Bucketing及不同长度的序列训练 183
      • 5.3.4 详细代码实现 185
      • 5.3.5 实验过程及实验结果分析 191
      • 第6章 迁移学习 195
      • 6.1 迁移学习发展概述 195
      • 6.2 迁移学习的类型与模型 196
      • 6.2.1 冻结源模型与微调源模型 197
      • 6.2.2 神经网络迁移学习模型与分类器迁移学习模型 197
      • 6.3 迁移学习方法实例指导 199
      • 6.3.1 迁移学习应用示例 199
      • 6.3.2 实验结论 202
      • 第7章 并行计算与交叉验证 203
      • 7.1 并行计算 203
      • 7.1.1 数据并行框架 204
      • 7.1.2 模型并行框架 205
      • 7.1.3 数据并行与模型并行的混合架构 205
      • 7.2 交叉验证 207
      • 7.2.1 留出法 207
      • 7.2.2 K折交叉验证 208
      • 7.2.3 留一交叉验证 209
      • 参考文献 211

      学习笔记

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      NumPy是python下的计算库,被非常广泛地应用,尤其是近来的深度学习的推广。在这篇文章中,将会介绍使用numpy进行一些最为基础的计算。 NumPy vs SciPy NumPy和SciPy都可以进行运算,主要区别如下 最近比较热门的深度学习,比如在神经网络的算法,多维数组的使用是一个极为重要的场景。如果你熟悉tensorflow中的tensor的概念,你会非常清晰numpy的作用。所以熟悉Numpy可以说是使用python进行深度学习入门的一个基础知识。 安装 liumiaocn:tmp liumiao$ pip install numpyCollecting numpy Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/b6/5e/4b2c794fb57a42e285d6e0fae0e9163773c5a6a6a7e1794967fc5d2168f2/numpy-1.14.5-cp27-cp27m-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_……

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      以上就是本次介绍的深度学习电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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