书目信息 |
| 题名： |
深度学习
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| 作者： | 米凯卢奇 著 ；陶阳, ， 邓红平, 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2019.10 |
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| 页数： | XII, 268页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 智能系统与技术丛书 | |
| 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： | 978-7-111-63710-3 | |
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| 001 | 2063984445 | |
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| 200 | 1 | @a深度学习@Ashen du xue xi@e基于案例理解深度神经网络@f(瑞士) 翁贝托·米凯卢奇著@d= Applied deep learning@ea case-based approach to understanding deep neural networks@fUmberto Michelucci@g陶阳, 邓红平译@zeng |
| 210 | @a北京@c机械工业出版社@d2019.10 | |
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| 306 | @a由Apress出版社授权出版 | |
| 314 | @a翁贝托·米凯卢奇, 目前在瑞士领先的医疗保险公司从事创新和人工智能工作。陶阳, 博士 毕业于国防科技大学计算机学院。邓红平, 现为南昌工学院人工智能学院讲师。 | |
| 330 | @a本书探讨深度学习中的高级主题, 以及如何解决在训练深度神经网络时遇到的典型问题。书中首先介绍单一神经元网络的激活函数 (ReLu、sigmoid和Swish) , 然后介绍如何使用TensorFlow进行线性和逻辑回归, 以及如何选择正确的代价函数, 之后讨论具有多个层和神经元的更复杂的神经网络结构, 并探讨了权重的随机初始化问题。 | |
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| 702 | 0 | @a邓红平,@Adeng hong ping@f1977-@4译 |
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| 深度学习：基于案例理解深度神经网络/(瑞士) 翁贝托·米凯卢奇著= Applied deep learning：a case-based approach to understanding deep neural networks/Umberto Michelucci/陶阳, 邓红平译.-北京：机械工业出版社，2019.10 |
| XII, 268页：图；24cm.-(智能系统与技术丛书) |
| ISBN 978-7-111-63710-3：CNY89.00 |
| 本书探讨深度学习中的高级主题, 以及如何解决在训练深度神经网络时遇到的典型问题。书中首先介绍单一神经元网络的激活函数 (ReLu、sigmoid和Swish) , 然后介绍如何使用TensorFlow进行线性和逻辑回归, 以及如何选择正确的代价函数, 之后讨论具有多个层和神经元的更复杂的神经网络结构, 并探讨了权重的随机初始化问题。 |
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正题名：深度学习
索取号：TP181/M658
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