深度学习与MindSpore实践--聚文网

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内容简介

本书系统地介绍了深度学习理论，并基于MindSpore AI计算框架进行实践。全书共分14章，内容涵盖深度学习概况、深度学习基础知识、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、无监督学习、深度强化学习、自动化机器学习、端云协同、深度学习可视化及深度学习的数据准备等。为便于读者学习，书中还给出了基于MindSpore实现的关于深度学习的开发实例及线上资源。本书可作为普通高等学校人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、电子信息工程、自动化等专业的本科生及研究生教材，也可作为从事深度学习相关工作的软件开发工程师与科研人员的学习、参考用书。

第1章引言
1.1 人工智能的历史变迁
1.2 什么是深度学习
1.3 深度学习的现实应用
1.3.1 自动语音识别
1.3.2 图像识别
1.3.3 自然语言处理
1.3.4 其他领域
1.4 本书的组织架构
1.5 MindSpore简介
1.5.1 编程简单
1.5.2 端云协同
1.5.3 调试轻松
1.5.4 性能很好
1.5.5 开源开放
第2章深度学习基础知识
2.1 回归问题算法
2.2 梯度下降算法
2.3 分类问题算法
2.4 过拟合与欠拟合
第3章深度神经网络
3.1 前向网络
3.2 反向传播
3.3 泛化能力
3.4 用MindSpore实现简单神经网络
3.4.1 各层参数说明
3.4.2 详细步骤
第4章深度神经网络的训练
4.1 深度学习系统面临的主要挑战
4.1.1 大数据集需求
4.1.2 硬件需求
4.1.3 过拟合
4.1.4 超参数优化
4.1.5 不透明性
4.1.6 缺少灵活性
4.2 正则化
4.2.1 L2范数正则化
4.2.2 L1范数正则化
4.3 Dropout
4.4 自适应学习率
4.4.1 AdaGrad
4.4.2 RMSProp
4.4.3 Adam
4.5 批标准化
4.6 用MindSpore实现深度神经网络
4.6.1 各层参数说明
4.6.2 详细步骤
第5章卷积神经网络
5.1 卷积操作
5.2 池化
第6章循环神经网络
第7章无监督学习：词向量
第8章无监督学习：图向量
第9章无监督学习：深度生成模型
第10章深度强化学习
第11章自动化机器学习
第12章端云协同
第13章深度学习可视化
第14章深度学习的数据准备

深度学习与MindSpore实践

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