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舞蹈音乐的基础理论与应用

编辑推荐

"(1) 内容涵盖深度学习数学基础讲解,便于没有大学本科数学基础的读者阅读。 (2) 提供实际可运行的代码和让读者可以亲自试验的学习环境。 (3) 对于误差反向传播法、卷积运算等看起来很复杂的技术,帮助读者在实现层面上理解。 (4) 介绍流行的技术(如Batch Normalization)并进行实现。 (5) 提供真实的案例、完整的构建过程以及相应源代码,使读者能完整感受完成深度学习项目的过程。"

内容简介

本书以TensorFlow为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了基本机器学习操作的原理和在TensorFlow框架下的实现步骤。全书分为基础篇和实战篇，包括17章内容和两个附录，分别为深度学习简介、深度学习框架、机器学习基础知识、TensorFlow深度学习基础、回归模型、神经网络基础、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理、基于YOLOV3的安全帽佩戴检测、基于ResNet的人脸关键点检测、基于ResNet的花卉图片分类、基于U-Net的细胞分割、基于DCGAN的MNIST数据生成、基于迁移学习的电影评论分类、基于LSLM的原创音乐生成、基于RNN的文本分类以及基于TensorFlowTTS的中文语音合成。本书将理论与实践紧密结合，相信能为读者提供有益的学习指导。本书适合Python深度学习初学者、机器学习算法分析从业人员以及全国高等学校计算机科学与技术、软件工程等相关专业的师生阅读。

作者简介

吕云翔单位：北京航空航天大学职务：博士研究生职称：副教授性别：男年龄：50 专业：计算机学历：博士研究生研究领域：数据库研究成果：已出版二十几本教材（其中“计算机导论实践教程”一书获北航2010年教学成果三等奖；“大学计算机英语教程”获北航2012年教学成果二等奖。

第1部分基础篇
第1章深度学习简介
1.1计算机视觉
1.1.1定义
1.1.2基本任务
1.1.3传统方法
1.1.4仿生学与深度学习
1.1.5现代深度学习
1.1.6影响卷积神经网络发展的因素
1.2自然语言处理
1.2.1自然语言处理的基本问题
1.2.2传统方法与神经网络方法的比较
1.2.3发展趋势
1.3强化学习
1.3.1什么是强化学习
1.3.2强化学习算法简介
1.3.3强化学习的应用
第2章深度学习框架
2.1Caffe
2.1.1Caffe简介
2.1.2Caffe的特点
2.1.3Caffe概述
……

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