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2020年新书推荐(1)
2020-04-02 11:17   审核人:   (浏览人数:)

作者:张岳

内容简介

本书详尽介绍了MATLAB的基本功能和应用方法,内容包括MATLAB的运行环境、矩阵与数值计算、MATLAB图形绘制、MATLAB程序设计、图形用户界面设计、Simulink动态仿真环境以及MATLAB在线性控制系统、智能控制系统、电路及电力电子系统、数字信号处理系统中的应用。 本书内容丰富、由浅入深、阐述透彻、层次分明、篇幅简练、系统性和应用性强,所有相关程序都经过上机验证通过,且每章附有小结和习题,并配有习题答案,使本书更具有可教学性和可自学性。

本书可作为本、专科院校的理工科学生学习MATLAB的教材,也可作为工程技术人员学习MATLAB的参考资料。

 

作者:[美]马特·R.科尔MattR.Cole

内容简介

本书遵循循序渐进、兼顾理论和实践的原则,从神经网络基本概念入手,以图文并茂的形式生动地讲解激活函数和反向传播等概念原理,并以人脸识别和动作检测为例,让读者直观地了解深度学习的应用场景,在知识内容方面,不但包含决策树、随机森林等常规算法,还重点讲解了LSTM、CNN神经网络等主流算法,在代码实践方面,比较深入地讲解开发细节,详细介绍了相关网络结构、参数调优和各种网络的对照比较,对程序员实际动手有比较强的参考意义。此外,本书还包含了常用激活函数,读者可以方便的在附录中查询相关函数特性,是一本集原理、实践与资料查询为一体的书籍。

 

作者:[印]帕拉什·戈雅尔PalashGoyal苏米特·潘迪SumitPand

内容简介

全书分为5章,通过介绍完整的神经网络模型(包括循环神经网络、长短期记忆网络以及序列到序列模型)实例,向读者阐释用于自然语言处理(NLP)的深度学习概念。前三章介绍NLP和深度学习的基础知识、词向量表示和高级算法,后两章集中介绍实现过程,并使用Python工具TensorFlow和Keras来处理复杂的架构,比如RNN、LSTM和seq2seq。本书遵循循序渐进的方法,最后集合全部知识构建一个问答式聊天机器人系统。

作者:[澳]图珊·加内格达拉ThushanGanegedara

内容简介

第1章是对NLP的简单介绍。该章将首先讨论我们需要NLP的原因。接下来,将讨论NLP中一些常见的子任务。之后,将讨论NLP的两个主要阶段,即传统阶段和深度学习阶段。通过研究如何使用传统算法解决语言建模任务,我们将了解传统阶段NLP的特点。然后,将讨论深度学习阶段,在这一阶段中深度学习算法被大量用于NLP。我们还将讨论深度学习算法的主要系列。最后,将讨论一种最基本的深度学习算法:全连接神经网络。该章结束时会提供一份路线图,简要介绍后面的内容。

第2章介绍PythonTensorFlow库,这是我们实现解决方案的主要平台。首先在TensorFlow中编写一段代码,执行一个简单的计算,并讨论从运行代码到得到结果这一过程中到底发生了什么。我们将详细介绍TensorFlow的基础组件。把Tensorflow比作丰富的餐厅,了解如何完成订单,以便进一步加强对TensorFlow的理解。稍后,将讨论TensorFlow的更多技术细节,例如数据结构和操作(主要与神经网络相关)。最后,我们将实现一个全连接的神经网络来识别手写数字。这将帮助我们了解如何使用TensorFlow来实现端到端解决方案。  

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