深度學習：主流框架和編程實戰
自20世紀80年代以來，機器學習已經在算法、理論和應用等方面取得巨大成功，在產業界與學術界影響深刻。深度學習作為機器學習的一個分支，在當今大數據的背景下，隨著數據量的激增、計算能力的增強以及計算成本的降低，應用范圍逐步擴大，尤其在語音識別、圖像識別和圖像處理領域取得了突出的成果。目前，人工智能技術方興未艾，作為其核心技術的深度學習的發展如火如荼，各家研究機構提出了各自的深度學習框架，并出現了很多新方法。眾多研究者和專業人員開始學習深度學習，但是目前市場缺乏介紹深度學習框架以及深度學習方法的綜合性著作，大家需要通過上網查找資料、調參數、運行實例和二次編碼來學習，每一步都可能遇到很多問題和阻礙。這也促使作者編寫了這本深度學習的實踐教程，目的是使初學者快速入門并掌握解決實際問題的能力。本書主要從當下深度學習的四大主流框架出發，分析框架結構，并配以網絡實例來對實際問題進行處理進而深入理解框架結構。書中的算法代碼配有詳細的解釋說明，以便于讀者能夠在不熟悉代碼語言的情況下仍能了解網絡框架的結構與特點。讀者在閱讀本書的過程中，不但可以增強對深度學習的理解，還能夠提高動手操作能力。
·7.7萬字
