书目信息 |
| 题名： |
概率深度学习
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| 作者： | 杜尔 ， 西克 ， 穆里纳 著 ；唐田田 ， 但波 ， 崔亚奇 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 清华大学出版社 2022.03 |
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| 页数： | XIV, 336页 | |
| 开本： | 21cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-302-59865-7 | |
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| 200 | 1 | @a概率深度学习@Agai lv shen du xue xi@e使用Python、Keras和TensorFlow Probability@f(德) 奥利弗·杜尔, 贝亚特·西克, 埃尔维斯·穆里纳著@g崔亚奇, 唐田田, 但波译 |
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| 215 | @aXIV, 336页@c图@d21cm | |
| 312 | @a英文题名取自封面 | |
| 314 | @a奥利弗·杜尔, 德国康斯坦茨应用科学大学的教授。贝亚特·西克, 在苏黎世应用科技大学担任应用统计学教授, 并在苏黎世大学担任研究员和讲师。埃尔维斯·穆里纳, 一名数据科学家。 | |
| 330 | @a本书是关于神经网络原理的实践指南, 引导读者学习使用不同数据类型的正确分布来提升网络性能, 同时推导贝叶斯变体, 以通过表达模型自身的不确定性来提高准确性。本书采用了主流的实现框架, 提供了易于应用的代码, 让读者更加注重实际应用。主要内容是探索深度学习的最大似然原理和统计学基础, 发现能输出各种可能结果的概率模型, 学习使用标准化流来建模和生成复杂分布, 使用贝叶斯神经网络获取模型中的不确定性。 | |
| 510 | 1 | @aProbabilistic deep learning@ewith python, keras and tensorflow probability@zeng |
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| 701 | 1 | @a穆里纳@Amu li na@g(Murina, Elvis)@4著 |
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| 702 | 0 | @a但波@Adan bo@4译 |
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| 概率深度学习：使用Python、Keras和TensorFlow Probability/(德) 奥利弗·杜尔, 贝亚特·西克, 埃尔维斯·穆里纳著/崔亚奇, 唐田田, 但波译.-北京：清华大学出版社，2022.03 |
| XIV, 336页：图；21cm |
| ISBN 978-7-302-59865-7(精装)：CNY98.00 |
| 本书是关于神经网络原理的实践指南, 引导读者学习使用不同数据类型的正确分布来提升网络性能, 同时推导贝叶斯变体, 以通过表达模型自身的不确定性来提高准确性。本书采用了主流的实现框架, 提供了易于应用的代码, 让读者更加注重实际应用。主要内容是探索深度学习的最大似然原理和统计学基础, 发现能输出各种可能结果的概率模型, 学习使用标准化流来建模和生成复杂分布, 使用贝叶斯神经网络获取模型中的不确定性。 |
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正题名：概率深度学习
索取号：TP181/D817
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