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题名:
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深度学习入门与TensorFlow实践 [ 专著] shen du xue xi ru men yu TensorFlowshi jian / 林炳清著 , |
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ISBN:
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978-7-115-57533-3 价格： CNY99.90 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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326页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 人民邮电出版社 出版日期： 2022.2 |
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内容提要:
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本书首先介绍深度学习、线性代数、微积分和概率论相关知识，讨论Python编程相关的基础知识，线性模型中的线性回归模型和logistic模型，梯度下降法，然后讲述深度学习的正向传播算法、反向传播算法及完整训练流程，输出层的激活函数，应用于隐藏层的4个常见激活函数，深度学习的过拟合和欠拟合，以及3种应对过拟合的方法，以及使用TensorFlow 2.0建立深度学习模型，接着介绍卷积神经网络（CNN）及其两个最重要的组成部分--卷积（convolution）和池化（pooling)，如何使用TensorFlow 2.0建立卷积神经网络，最后讨论如何从零开始实现循环神经网络，如何搭建深度学习框架，如何使用TensorFlow 2.0建立循环神经网络模型。 |
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主题词:
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机器学习 |
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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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TP181 版次： 5 |
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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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林炳清 lin bing qing 著 |
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责任者附注:
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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和硕士生导师。 |
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索书号:
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TP181/4493 |