深度学习入门与TensorFlow实践

作者简介

林炳清，毕业于新加坡南洋理工大学，获得统计学博士学位，现为深圳大学数学与统计学院副教授，硕士生导师，主要研究方向为机器学习、数据挖掘、生物信息学，在国内外权威期刊发表论文三十余篇，主持并参与多项国家自然科学基金项目。

内容简介

基于TensorFlow 2，系统讲述如何搭建、训练和应用深度学习模型； 本书旨在填补理论和应用的鸿沟，帮助读者更好、更快地掌握深度学习的算法和原理。 本书旨在讲述深度学习的各种基本算法和原理，以及如何使用Python实现这些算法。本书首先介绍深度学习的相关基础知识，然后讨论深度神经网络的训练、激活函数与正则化等技术，接着讲述卷积神经网络及其搭建方法，最后阐述循环神经网络及其搭建方法。通过本书，读者可以深入理解如何基于TensorFlow 2搭建、训练和应用深度学习模型。 本书主要内容： ·线性模型、激活函数； ·深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络； ·模型评估和正则化； ·搭建深度学习框架； ·基于TensorFlow 2搭建卷积神经网络模型； ·基于TensorFlow 2搭建循环神经网络模型。