- Main
- Computers - Computer Science
- Introduction to Deep Learning
Introduction to Deep Learning
Eugene CharniakΠόσο σας άρεσε αυτό το βιβλίο;
Ποια είναι η ποιότητα του ληφθέντος αρχείου;
Κατεβάστε το βιβλίο για να αξιολογήσετε την ποιότητά του
Ποια είναι η ποιότητα των ληφθέντων αρχείων;
A project-based guide to the basics of deep learning.
This concise, project-driven guide to deep learning takes readers through a series of program-writing tasks that introduce them to the use of deep learning in such areas of artificial intelligence as computer vision, natural-language processing, and reinforcement learning. The author, a longtime artificial intelligence researcher specializing in natural-language processing, covers feed-forward neural nets, convolutional neural nets, word embeddings, recurrent neural nets, sequence-to-sequence learning, deep reinforcement learning, unsupervised models, and other fundamental concepts and techniques. Students and practitioners learn the basics of deep learning by working through programs in Tensorflow, an open-source machine learning framework. “I find I learn computer science material best by sitting down and writing programs,” the author writes, and the book reflects this approach.
Each chapter includes a programming project, exercises, and references for further reading. An early chapter is devoted to Tensorflow and its interface with Python, the widely used programming language. Familiarity with linear algebra, multivariate calculus, and probability and statistics is required, as is a rudimentary knowledge of programming in Python. The book can be used in both undergraduate and graduate courses; practitioners will find it an essential reference.
This concise, project-driven guide to deep learning takes readers through a series of program-writing tasks that introduce them to the use of deep learning in such areas of artificial intelligence as computer vision, natural-language processing, and reinforcement learning. The author, a longtime artificial intelligence researcher specializing in natural-language processing, covers feed-forward neural nets, convolutional neural nets, word embeddings, recurrent neural nets, sequence-to-sequence learning, deep reinforcement learning, unsupervised models, and other fundamental concepts and techniques. Students and practitioners learn the basics of deep learning by working through programs in Tensorflow, an open-source machine learning framework. “I find I learn computer science material best by sitting down and writing programs,” the author writes, and the book reflects this approach.
Each chapter includes a programming project, exercises, and references for further reading. An early chapter is devoted to Tensorflow and its interface with Python, the widely used programming language. Familiarity with linear algebra, multivariate calculus, and probability and statistics is required, as is a rudimentary knowledge of programming in Python. The book can be used in both undergraduate and graduate courses; practitioners will find it an essential reference.
Κατηγορίες:
Έτος:
2019
Έκδοση:
1
Εκδότης:
The MIT Press
Γλώσσα:
english
Σελίδες:
192
ISBN 10:
0262039516
ISBN 13:
9780262039512
Σειρές:
The MIT Press
Αρχείο:
PDF, 16.33 MB
Οι ετικέτες (tags) σας:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2019
Διαβάστε online
- Κατεβάστε
- pdf 16.33 MB Current page
- Checking other formats...
- Μετατροπή σε
- Ξεμπλοκάρετε τη μετατροπή αρχείων μεγαλύτερων από 8 MB Premium
Θέλετε να προσθέσετε βιβλιοπωλείο; Επικοινωνήστε μαζί μας στο support@z-lib.do
Το αρχείο θα παραδοθεί στο email σας εντός 1-5 λεπτών.
Το αρχείο θα παραδοθεί στον λογαριασμό σας στο Telegram εντός 1-5 λεπτών.
Προσοχή: Βεβαιωθείτε ότι έχετε συνδέσει τον λογαριασμό σας με το Z-Library Telegram bot.
Μέσα σε 1-5 λεπτά το αρχείο θα παραδοθεί στη συσκευή σας Kindle.
Παρακαλώ σημειώστε: Πρέπει να επαληθεύετε κάθε βιβλίο που στέλνετε στο Kindle σας. Ελέγξτε εάν στα εισερχόμενα μηνύματα στη διεύθυνση του ηλεκτρονικού ταχυδρομείου σας υπάρχει το μήνυμα επαλήθευσης από το Amazon Kindle Support.
Η μετατροπή σε βρίσκεται σε εξέλιξη
Η μετατροπή σε απέτυχε
Πλεονεκτήματα της premium συνδρομής
- Αποστολή σε e-readers
- Αυξημένο όριο λήψης
- Μετατροπή αρχείων
- Περισσότερα αποτελέσματα αναζήτησης
- Λοιπά πλεονεκτήματα