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题名：	深度学习入门与TensorFlow实践
作者：	林炳清著
分册：
出版信息：	北京人民邮电出版社 2022.02
页数：	326页
开本：	24cm
丛书名：	深度学习系列
单册：
中图分类：	TP18 ， TP181
科图分类：
主题词：	机器学习--ji qi xue xi , 人工智能--ren gong zhi neng--算法
电子资源：
ISBN：	978-7-115-57533-3

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330		@a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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深度学习入门与TensorFlow实践/林炳清著.-北京：人民邮电出版社，2022.02

326页：图；24cm.-(深度学习系列)

ISBN 978-7-115-57533-3：CNY99.90

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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序号	登录号	条形码	馆藏地/架位号	状态	备注
1	1559620	215596200	自科库301/301自科库 102排8列5层/ [索取号:TP181/L490]	在馆