TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)
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Tensorflow 实战Google深度学习框架.zip002 评分:
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Tensorflow 实战Google深度学习框架
2023-05-19深度学习(Deep Learning)是机器学习的一个分支,其核心思想是通过构建和训练深层神经网络模型,从大规模的数据中学习和提取高级抽象特征,以解决复杂的模式识别和决策问题。 深度学习的名称源于其使用多层神经网络模型的特点。这些神经网络模型由多个神经元层组成,每一层的神经元将输入信息传递给下一层进行处理和抽象。深度学习的关键是通过大规模数据的反向传播和优化算法,自动地学习神经网络的权重和参数,使得网络能够在训练数据中发现复杂的特征和模式。 相较于传统机器学习方法,深度学习在处理大规模、高维度的数据时具有以下优势: 自动特征学习:深度学习模型可以自动从原始数据中学习到具有鉴别性的特征表示,无需手动进行特征工程。 大规模数据处理:深度学习模型对于大规模数据的处理能力强大,可以从海量数据中提取知识和模式。 处理非线性关系:深度学习模型能够建模复杂的非线性关系,对于诸如图像识别、自然语言处理等任务有很好的表现能力。 端到端学习:深度学习模型能够从原始输入直接学习到输出结果,实现端到端的学习和推断过程。
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2017-11-02Tensorflow 实战Google深度学习框架. pdf 带书签的版本 。
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2022-07-15TensorFlow实战Google深度学习框架,非常详细,推荐实用
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