书目信息 |
| 题名： |
深入理解神经网络
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| 作者： | 张觉非 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 人民邮电出版社 2019.09 |
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| 页数： | xi, 310页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP183 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 人工神经网络--ren gong shen jing wang luo--研究 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-115-51723-4 | |
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| 314 | @a张觉非, 本科毕业于复旦大学计算机系。 | |
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| 330 | @a本书将数学基础知识与机器学习和神经网络紧密结合, 包含线性模型的结构与局限、损失函数、基于一阶和二阶信息的优化算法、模型自由度与正则化、神经网络的表达能力、反向传播与计算图自动求导、卷积神经网络等主题, 帮助读者建立基于数学原理的较深刻的洞见和认知。 | |
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| 深入理解神经网络：从逻辑回归到CNN/张觉非著.-北京：人民邮电出版社，2019.09 |
| xi, 310页：图；24cm |
| ISBN 978-7-115-51723-4：CNY89.00 |
| 本书将数学基础知识与机器学习和神经网络紧密结合, 包含线性模型的结构与局限、损失函数、基于一阶和二阶信息的优化算法、模型自由度与正则化、神经网络的表达能力、反向传播与计算图自动求导、卷积神经网络等主题, 帮助读者建立基于数学原理的较深刻的洞见和认知。 |
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正题名：深入理解神经网络
索取号：TP183/Z121
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