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內容簡介

　　本書由一線資深技術專家撰寫，凝結了其自身多年的實踐經驗，闡述了深度學習的發(fā)展歷程、相關概念和工作原理，介紹了兩個當前流行的深度學習工具：Caffe 和TensorFlow ，并且初步探討了強化學習的基本原理和應用。為了幫助初學者快速上手，本書注重從總體框架和脈絡上把握深度學習技術，同時在闡述原理時配以簡單的實例供讀者印證?！”緯Z言生動風趣，以通俗的語言講述復雜的原理，循循善誘，深入淺出，適合有志于從事人工智能、深度學習相關研究的信息類專業(yè)的高年級本科生或研究生閱讀，也可供業(yè)界準備或正在從事深度學習、機器視覺等相關研發(fā)工作的工程技術人員參考。

作者簡介

　　龍飛，高級工程師，本科畢業(yè)于南京大學，博士畢業(yè)于清華大學，香港科技大學博士后。曾供職于中國電子科技集團公司第五十四研究所?，F(xiàn)任中國搜索創(chuàng)新研發(fā)部總監(jiān)。負責公司互聯(lián)網創(chuàng)新產品和人工智能、大數(shù)據(jù)相關項目的研發(fā)。主持并參與了國搜識圖、國搜學術、國搜圖書等平臺和頻道的研發(fā)與上線。主要研究方向為網絡路由、無線網狀網絡，近年涉足深度學習、數(shù)據(jù)挖掘領域。在國內外發(fā)表學術論文20余篇，獲得軟件著作權5項，并著有中文專著2部，英文專著1部，譯著2部。

圖書目錄

目錄第1章緒論1.1引言1.2基本概念1.2.1回歸、分類、聚類1.2.2監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、強化學習1.2.3感知機、神經網絡1.3發(fā)展歷程1.4相關學者與會議或賽事1.5本章小結參考文獻第2章回歸2.1線性回歸2.1.1問題描述2.1.2問題求解2.1.3工具實現(xiàn)2.2邏輯回歸2.2.1問題描述2.2.2問題求解2.2.3工具實現(xiàn)2.3本章小結參考文獻第3章人工神經網絡3.1Rosenblatt感知機3.1.1訓練方法3.1.2算法實例3.1.3梯度下降3.2人工神經網絡3.2.1網絡架構3.2.2訓練方法3.2.3算法實例3.3本章小結參考文獻深度學習：入門與實踐目錄第4章Caffe簡介4.1CNN原理4.1.1卷積4.1.2池化4.1.3LeNet54.2Caffe架構4.2.1Blob類4.2.2Layer類4.2.3Net類4.2.4Solver類4.3Caffe應用實例4.3.1車型識別4.3.2目標檢測4.4本章小結參考文獻第5章TensorFlow簡介5.1TensorFlow架構5.2TensorFlow簡單應用5.2.1TensorFlow安裝5.2.2線性回歸5.3TensorFlow高級應用5.3.1MNIST手寫數(shù)字識別5.3.2車型識別5.4本章小結參考文獻第6章強化學習簡介6.1強化學習基本原理6.2AlphaGo基本架構6.3其他趣味應用6.4本章小結參考文獻后記