书目信息 |
| 题名： |
深度学习理论与实战
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| 作者： | 陈亦新 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 清华大学出版社 2021.02 |
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| 页数： | XIII, 299页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 人工智能科学与技术丛书 | |
| 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： | 978-7-302-56850-6 | |
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| 330 | @a本书内容包括: 支持向量机、线性回归、决策树、遗传算法、深度神经网络 (VGG、GoogLeNet、Resnet、MobileNet、Efficient Net)、循环神经网络 (LSTM、GRU、Attention)、无监督学习、对抗生成网络 (DCGAN、WGAN-GP)、自编码器 (AR、VAE、VAE-GAN)、聚类算法、目标检测算法 (YOLO、MTCNN) 以及强化学习。 | |
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| 深度学习理论与实战：PyTorch案例详解= Deep learning theory and practice using PyTorch/陈亦新著.-北京：清华大学出版社，2021.02 |
| XIII, 299页：图；24cm.-(人工智能科学与技术丛书) |
| ISBN 978-7-302-56850-6：CNY89.00 |
| 本书内容包括: 支持向量机、线性回归、决策树、遗传算法、深度神经网络 (VGG、GoogLeNet、Resnet、MobileNet、Efficient Net)、循环神经网络 (LSTM、GRU、Attention)、无监督学习、对抗生成网络 (DCGAN、WGAN-GP)、自编码器 (AR、VAE、VAE-GAN)、聚类算法、目标检测算法 (YOLO、MTCNN) 以及强化学习。 |
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正题名：深度学习理论与实战
索取号：TP181/C620
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