《Pro Deep Learning with TensorFlow》是使用张量流进行深度学习的实用数学及实践指南。深度学习是机器学习的一个分支,在这一分支中,可以使用层次(hierarchy)的概念来模拟世界。这种学习模式类似于人脑的感知和学习方式,它使计算机可以模拟复杂的概念,而这些概念在其他传统的建模方法中往往被忽视。因此,在现代计算模式中,深度学习在复杂的实际问题建模中发挥着至关重要的作用,尤其是通过利用当今大量可用的非结构化数据。由于深度学习模式的复杂性,它通常被视为黑箱。然而,为了从机器学习的这一分支中获得最大的利益,人们需要通过研究与之相关的科学和数学来揭示其隐藏的奥秘。
在这本书中,作者非常细致地从数学和科学的角度解释了与深度学习相关的概念和技术。此外,第一章以简洁易懂的方式详细介绍深度学习所涉及的基础数学知识。本书选择TensorFlow作为开发平台来搭建各种深度学习模型。本书先以简洁的方式介绍各类深度学习模型以及相关的基础知识,然后基于TensorFlow平台给出了丰富的实际应用中的各种应用程序。主要内容分为以下六章:
第一章 深度学习数学基础
第二章 介绍深度学习概念和张量流
第三章 传统的神经网络
第四章 递归神经网络与自然语言处理
第五章 使用受限Boltzmann机器和自动编码器的无监督学习
第六章 高级神经网络
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