书目信息 |
| 题名： |
深度学习的数学
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| 作者： | 纽塞尔 著 ；辛愿 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 人民邮电出版社 2024.02 |
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| 页数： | 238页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP311.561 ， TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 软件工具--ruan jian gong ju--程序设计 , 机器学习--ji qi xue xi | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-115-60777-5 | |
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| 330 | @a本书通过Python代码的示例来讲解深度学习背后关键的数学主题, 包括概率、统计、线性代数、微积分、矩阵运算等, 解释了神经网络、反向传播和梯度下降等深度学习领域关键知识背后的原理。 | |
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| 深度学习的数学：使用Python语言/(美) 罗纳德·T. 纽塞尔著= Math for deep learning：what you need to know to understand neural networks/Ronald T. Kneusel/辛愿译.-北京：人民邮电出版社，2024.02 |
| 238页：图；24cm |
| ISBN 978-7-115-60777-5：CNY89.80 |
| 本书通过Python代码的示例来讲解深度学习背后关键的数学主题, 包括概率、统计、线性代数、微积分、矩阵运算等, 解释了神经网络、反向传播和梯度下降等深度学习领域关键知识背后的原理。 |
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正题名：深度学习的数学
索取号：TP311.561/N734
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