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@ a12, 561页@ c图@ d26cm
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@ a由Springer Nature Switzerland AG授权出版
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@ a克里斯托弗·M.毕晓普 (Christopher M. Bishop), 微软公司技术研究员、微软研究院科学智能中心 (MicrosoftResearch Al4Science) 负责人。休·毕晓普 (Hugh Bishop), Wayve公司 (伦敦一家基于端到端深度学习的自动驾驶公司) 应用科学家, 负责设计和训练深度神经网络。
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@ a有书目 (第529-548页) 和索引
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@ a本书共20章。本书首先介绍深度学习的发展历程、基本概念及其在诸多领域 (如医疗诊断、图像合成等) 产生的深远影响 ; 继而深入探讨支撑深度学习的数学原理, 包括概率、标准分布等 ; 在网络模型方面, 从单层网络逐步深入到多层网络、深度神经网络, 详细讲解其结构、功能、优化方法及其在分类、回归等任务中的应用, 同时涵盖卷积网络、Transformer等前沿架构及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的独特作用。本书还对正则化、采样、潜变量、生成对抗网络、自编码器、扩散模型等关键技术展开深入分析, 阐释其原理、算法流程及实际应用场景。
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深度学习：基础与概念/(英) 克里斯托弗·M.毕晓普 休·毕晓普著= Deep learning：fundamentals and concepts/Christopher M. Bishop, Hugh Bishop/邹欣 ... [等] 译.-北京：人民邮电出版社，2025.05 12, 561页：图；26cm.-(深度学习系列) 异步图书.-←并列题名：Deep learning：fundamentals and concepts ISBN 978-7-115-66370-2：CNY188.00 本书共20章。本书首先介绍深度学习的发展历程、基本概念及其在诸多领域 (如医疗诊断、图像合成等) 产生的深远影响 ; 继而深入探讨支撑深度学习的数学原理, 包括概率、标准分布等 ; 在网络模型方面, 从单层网络逐步深入到多层网络、深度神经网络, 详细讲解其结构、功能、优化方法及其在分类、回归等任务中的应用, 同时涵盖卷积网络、Transformer等前沿架构及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的独特作用。本书还对正则化、采样、潜变量、生成对抗网络、自编码器、扩散模型等关键技术展开深入分析, 阐释其原理、算法流程及实际应用场景。 ●
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1623880
216238809
自科库301/301自科库 102排8列2层/
[索取号:TP181/B765]
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