《深度学习原理与TensorFlow实践》 喻俨 莫瑜 王琛 胡振邦 高杰 pdf [109.33 MB]

《深度学习原理与TensorFlow实践》是一本由喻俨、莫瑜、王琛、胡振邦和高杰共同撰写的教材。该书系统地介绍了深度学习的基本原理及其在TensorFlow框架下的实际应用，适合机器学习和深度学习的初学者及有一定基础的研究人员阅读。

本书分为多个部分，内容涵盖了深度学习的核心概念、模型构建和训练方法，以及在TensorFlow中实现这些模型的具体步骤。通过丰富的实例和代码演示，读者能够更好地理解深度学习的工作机制。

以下是该书的一些主要内容：

• 深度学习基础：介绍深度学习的发展历程、基本概念以及与传统机器学习的区别。
• 神经网络模型：详细讲解了不同类型的神经网络，如全连接神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结构和应用。
• 模型训练与优化：阐述了模型训练过程中的损失函数、优化算法及其对模型性能的影响。
• TensorFlow框架：深入介绍了TensorFlow的基本用法，包括张量操作、数据输入输出以及如何构建和训练深度学习模型。
• 实战案例：通过多个实际案例，展示如何将所学知识应用于图像识别、自然语言处理等领域。

书中还提供了大量的代码示例和练习题，帮助读者在实践中巩固所学知识。此外，针对深度学习中的常见问题和挑战，作者也提供了实用的解决方案和建议。

总的来说，《深度学习原理与TensorFlow实践》是一本结合理论与实践的深度学习入门教材，适合希望在这一领域打下坚实基础的读者。

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