Deep Learning 深度學習基礎｜設計下一代人工智慧演算法 (Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms)
內容描述
深度學習（Deep Learning）如今已成為非常活躍的研究領域，同時也為現代機器學習鋪展了一條康莊大道。本書提供許多範例與清楚的說明，引導讀者進一步了解這個複雜領域中的一些主要概念。
包括Google、微軟和Facebook這樣的業界龍頭，全都在其內部積極發展深度學習團隊。不過對於一般人來說，深度學習仍舊是個相當複雜而困難的主題。如果您熟悉Python，並具備微積分的背景知識，加上對於機器學習的基本理解，本書即可幫助您入門。
．瞭解機器學習和神經網路的基礎知識
．瞭解如何訓練正向饋送神經網路
．用TensorFlow實現你的第一個神經網路
．網路越來越深度時，相關問題的管理
．建立能夠分析複雜圖片的神經網路
．使用自動編碼器進行有效的降維操作
．深入序列分析以處理自然語言
．瞭解強化學習的基礎知識
目錄大綱
第1章 神經網路
第2章 訓練正向饋送神經網路
第3章 運用TensorFlow 實現神經網路
第4章 超越梯度遞減
第5章 卷積神經網路
第6章 嵌入和表達方式的學習
第7章 序列分析模型
第8章 記憶強化神經網路
第9章 深度強化學習
