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题名:
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深度学习全书 Shen d Xue Xi Quan Shu / 洪锦魁主编 , 陈昭明著 |
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ISBN:
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978-7-302-61030-4 价格： CNY159.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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637页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 清华大学出版社 出版日期： 2022 |
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内容提要:
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全书共15章，分为5部分，第一篇说明深度学习的概念，包括数理基础，特点是结合编程解题，加深读者印象，第二篇说明TensorFlow的学习地图，从张量、自动微分、梯度下降乃至神经层的实践，逐步解构神经网络，第三篇介绍CNN算法、影像应用、转移学习等，第四篇则进入自然语言处理及语音识别的领域，介绍RNN/BERT/Transformer算法、相关应用等，最后，介绍了强化学习的基础知识，包括马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛算法、Q Learning算法，当然，还有相关案例实践。本书尝试以程序设计取代定理证明，缩短学习历程，增进学习乐趣。 |
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主题词:
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人工智能 算法 |
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中图分类法:
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TP18 版次： 5 |
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主要责任者:
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洪锦魁 Hong Jin Kui 主编 |
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次要责任者:
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陈昭明 Chen Zhao Ming 著 |
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索书号:
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TP18/3482 |