深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)原理與實現(xiàn)

　　深度學(xué)習(xí)已經(jīng)進入我們的生活，云計算和大數(shù)據(jù)為深度學(xué)習(xí)提供了便利。本書主要講解深度學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)知識、算法原理和實現(xiàn)方法，配套源碼、數(shù)據(jù)集和開發(fā)環(huán)境。 本書共12章。第1章介紹人類視覺和深度學(xué)習(xí)的聯(lián)系。第2章介紹深度學(xué)習(xí)中最為重要的梯度下降算法。第3章介紹卷積函數(shù)。第4章介紹計算損失函數(shù)所使用的交叉熵、決策樹和信息熵。第5章介紹線性回歸和邏輯回歸。第6、7章介紹時間序列模型和生成對抗網(wǎng)絡(luò)。第8章介紹TensorFlow框架。第9章介紹推薦算法。第10章介紹深度學(xué)習(xí)中的標(biāo)準(zhǔn)化、正則化和初始化。第11章是案例人臉識別。第12章是詞嵌入向量案例，介紹自然語言處理方面的應(yīng)用。 本書理論和實踐相結(jié)合，理論講解細(xì)致直觀，通過實例進行演示，可以使讀者快速掌握本書內(nèi)容。本書適合深度學(xué)習(xí)初學(xué)者、深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)人員閱讀，也適合高等院校和培訓(xùn)機構(gòu)人工智能相關(guān)專業(yè)的師生參考。

　　王曉華，計算機專業(yè)講師，長期講授面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、Hadoop程序設(shè)計等研究生和本科生相關(guān)課程；主要研究方向為云計算、數(shù)據(jù)挖掘。曾主持和參與多項國家和省級科研課題，獨立科研項目獲省級成果認(rèn)定，發(fā)表過多篇論文，擁有一項國家專利。著有《Spark MLlib機器學(xué)習(xí)實踐》《TensorFlow深度學(xué)習(xí)應(yīng)用實踐》《OpenCV+TensorFlow深度學(xué)習(xí)與計算機視覺實戰(zhàn)》《TensorFlow 2.0卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實戰(zhàn)》《TensorFlow+Keras自然語言處理實戰(zhàn)》等圖書。