题名:
用Python实现深度学习框架   yong Python shi xian shen du xue xi kuang jia / 张觉非, 陈震著 ,
ISBN:
978-7-115-54837-5 价格： CNY89.00
语种:
chi
载体形态:
271页 图 24cm
出版发行:
出版地： 北京 出版社： 人民邮电出版社 出版日期： 2020
内容提要:
本书带领读者用原生Python语言和Numpy线性代数库实现一个基于计算图的深度学习框架MatrixSlow（类似简易版的PyTorch、TensorFlow或Caffe）。全书分为三个部分。第一部分是原理篇，实现了MatrixSlow框架的核心基础设施，并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理，比如模型、计算图、训练、梯度下降法及其各种变体。第二部分是模型篇，介绍了多种具有代表性的模型，包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide & Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络，这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构以及它们之间的联系外，还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题。第三部分是工程篇，讨论了一些与深度学习框架相关的工程问题，内容涉及训练与评估，模型的保存、导入和服务部署，分布式训练，等等。 
主题词:
软件工具   程序设计
中图分类法:
TP311.56 版次： 5
主要责任者:
张觉非 zhang jue fei 著
主要责任者:
陈震 chen zhen 著
附注:
图灵原创 
责任者附注:
张觉非，本科毕业于复旦大学计算机系，于中国科学院古脊椎动物与古人类研究所取得古生物学硕士学位，目前在互联网行业从事机器学习算法相关工作 ; 陈震，硕士毕业于北京大学。现任奇虎360智能工程部总监、负责人，带领团队建设集团的机器学习计算调度平台、机器学习建模平台、机器学习推理引擎以及推荐平台等AI基础设施。