书单丨深度学习:从上手框架到剖析算法,看这5本够了!

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2018-04-02

深度学习毫无疑问是这个时代

最炙手可热的研究方向之一

不论你是想快速上手开发框架

还是打算深入研究核心算法

本书单满足你的全部需求

NO.1
《TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)》
郑泽宇 梁博文 顾思宇著

本书为TensorFlow入门参考书,旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。

书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。

NO.2
《21个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解》
何之源 编著

本书以实践为导向,深入介绍了深度学习技术和TensorFlow 框架编程内容。

全书共包含21 个项目,分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。通过本书,可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用,还可以使用神经网络生成图像和文本,进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎,训练机器玩游戏。

NO.3
《神经网络与深度学习应用实战》(即将出版)
刘凡平 等 编著

本书紧密结合当前一线工程师工作研究成果,是对当前神经网络和深度学习的完整性原理介绍和实践分析。书中充分利用了最新技术发展的应用成果,不仅结合原理分析,还结合案例进行辅助理解。

结合实际应用介绍神经网络和深度学习等技术领域相关信息。重点介绍前馈型神经网络、反馈型神经网络,以及自组织竞争型神经网络,并针对当下深度学习中比较重要的网络进行了详细介绍,包括卷积神经网络、循环(递归)神经网络、深度信念网络、生成对抗网络,以及深度强化学习。

NO.4
《深度学习轻松学:核心算法与视觉实践》
冯超 著

本书介绍了深度学习基本算法和视觉领域的应用实例。书中以轻松直白的语言,生动详细地介绍了深层模型相关的基础知识,并深入剖析了算法的原理与本质。同时,书中还配有大量案例与源码,帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。除此之外,书中还介绍了深度学习在视觉领域的应用,从原理层面揭示其思路思想,帮助读者在此领域中夯实技术基础。

NO.5
《深度学习核心技术与实践》
猿辅导研究团队 著

本书主要介绍深度学习的核心算法,以及在计算机视觉、语音识别、自然语言处理中的相关应用。本书作者是业界一线的深度学习从业者,所以书中所写内容和业界联系紧密,所涵盖的深度学习相关知识点比较全面。书中主要讲解原理,较少贴代码。

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