谷歌JAX深度学习从零开始学

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作者: 王晓华
出版社: 清华大学出版社
ISBN: 9787302604365
出版时间: 2022-05

版次: 1
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸

作者: 王晓华
出版社: 清华大学出版社
ISBN: 9787302604365

出版时间: 2022-05
版次: 1
装帧: 平装

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计算机与互联网

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基本信息
书名:谷歌JAX深度学习从零开始学
定价：79元
作者:王晓华
出版社：清华大学出版社
出版日期：2022-05-01
ISBN：9787302604365
字数：
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版次：
装帧：平装
开本：16开
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内容提要
JAX是一个用于高性能数值计算的Python库，专门为深度学习领域的高性能计算而设计。本书详解JAX框架深度学习的相关知识，配套示例源码、PPT课件、数据集和开发环境。本书共分为13章，内容包括JAX从零开始，一学就会的线性回归、多层感知机与自动微分器，深度学习的理论基础，XLA与JAX一般特性，JAX的高级特性，JAX的一些细节，JAX中的卷积，JAX与TensorFlow的比较与交互，遵循JAX函数基本规则下的自定义函数，JAX中的高级包。最后给出3个实战案例：使用ResNet完成CIFAR100数据集分类，有趣的词嵌入，生成对抗网络（GAN）。本书适合JAX框架初学者、深度学习初学者以及深度学习从业人员，也适合作为高等院校和培训机构人工智能相关专业的师生教学参考书。
目录
章 JAX从零开始 11.1 JAX来了 11.2 JAX的安装与使用（Windows版） 31.3 JAX实战——MNIST手写体的识别 121.4 本章小结 16第2章一学就会的线性回归、多层感知机与自动微分器 172.1 多层感知机 172.2 实战——鸢尾花分类 232.3 自动微分器 382.4 本章小结 41第3章深度学习的理论基础 423.1 BP神经网络简介 423.2 BP神经网络两个基础算法详解 463.3 反馈神经网络反向传播算法介绍 553.4 本章小结 67第4章 XLA与JAX一般特性 684.1 JAX与XLA 684.2 JAX一般特性 704.3 本章小结 74第5章 JAX的高级特性 755.1 JAX与NumPy 755.2 JAX程序的编写规范要求 815.3 本章小结 93第6章 JAX的一些细节 946.1 JAX中的数值计算 946.2 JAX中的性能提高 1026.3 JAX中的函数自动打包器——vmap 1066.4 JAX中的结构体保存方法Pytrees 1106.5 本章小结 122第7章 JAX中的卷积 1237.1 什么是卷积 1247.2 JAX实战——基于VGG架构的 MNIST数据集分类 1297.3 本章小结 138第8章 JAX与TensorFlow的比较与交互 1398.1 基于TensorFlow的MNIST分类 1398.2 TensorFlow与JAX的交互 1428.3 本章小结 150第9章遵循JAX函数基本规则下的自定义函数 1519.1 JAX函数的基本规则 1519.2 Jaxpr解释器的使用 1589.3 JAX维度名称的使用 1629.4 本章小结 1640章 JAX中的高级包 16510.1 JAX中的包 16510.2 jax. experimental包和jax.example_libraries的使用 16810.3 本章小结 1741章 JAX实战——使用ResNet完成CIFAR100数据集分类 17511.1 ResNet基础原理与程序设计基础 17611.2 ResNet实战——CIFAR100数据集分类 18211.3 本章小结 1902章 JAX实战——有趣的词嵌入 19112.1 文本数据处理 19112.2 更多的词嵌入方法——FastText和预训练词向量 20612.3 针对文本的卷积神经网络模型——字符卷积 21112.4 针对文本的卷积神经网络模型——词卷积 22112.5 使用卷积对文本分类的补充内容 22412.6 本章小结 2283章 JAX实战——生成对抗网络（GAN） 22913.1 GAN的工作原理详解 22913.2 GAN的数学原理详解 23213.3 JAX实战——GAN网络 23413.4 本章小结 242附录 Windows 11安装GPU版本的JAX 243
作者介绍
王晓华，计算机专业讲师，研究方向为云计算、大数据与人工智能。著有《Spark MLlib机器学习实践》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow知识图谱实战》《TensorFlow人脸识别实战》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《Keras实战：基于TensorFlow2.2的深度学习实践》《TensorFlow深度学习从零开始学》《深度学习的数学原理与实现》等图书。
序言
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