书目信息 |
| 题名： |
Python深度元学习算法
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| 作者： | 王茂发 ， 陈慧灵 主编 ；徐艳琳 ， 龚启舟 参编 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 清华大学出版社 2023.12 |
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| 页数： | 18, 191页, [2] 页图版 | |
| 开本： | 23cm | |
| 丛书名： | 高等学校智能科学与技术/人工智能专业教材 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP311.561 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 软件工具--ruan jian gong ju--程序设计--高等学校--教材 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-302-64951-9 | |
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| 304 | @a题名页题: 徐艳琳, 龚启舟, 冷志雄, 万泉, 颜丙辰参编 | |
| 314 | @a王茂发, 教授, 从事地震人工智能与深度元学习算法研究。陈慧灵, 教授, 从事智能计算方法及其在医学领域的应用研究。 | |
| 320 | @a有书目 | |
| 330 | @a本书共9章。第1章主要介绍元学习的基本概念、基本任务和基本类型; 第2章系统介绍深度学习的概念、原理和应用, 帮助读者逐步具备一定的深度学习实践能力; 第3章介绍一种简单的元学习神经网络--孪生网络; 第4章介绍原型网络及其各种变体; 第5章介绍两种有趣单样本元学习算法--关系网络和匹配网络; 第6章介绍记忆增强神经网络; 第7章进一步介绍饶有趣味且应用广泛的元学习算法--模型无关元学习及其变种; 第8章介绍另外两种经典的元学习模型--Meta-SGD和Reptile; 第9章深入介绍元学习的一些新进展与最新研究成果--基于样本抽样和任务难度自适应的深度元学习理论。 | |
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| Python深度元学习算法/王茂发, 陈慧灵主编/徐艳琳 ... [等] 参编.-北京：清华大学出版社，2023.12 |
| 18, 191页, [2] 页图版：图 (部分彩图)；23cm.-(高等学校智能科学与技术/人工智能专业教材) |
| ISBN 978-7-302-64951-9：CNY59.50 |
| 本书共9章。第1章主要介绍元学习的基本概念、基本任务和基本类型; 第2章系统介绍深度学习的概念、原理和应用, 帮助读者逐步具备一定的深度学习实践能力; 第3章介绍一种简单的元学习神经网络--孪生网络; 第4章介绍原型网络及其各种变体; 第5章介绍两种有趣单样本元学习算法--关系网络和匹配网络; 第6章介绍记忆增强神经网络; 第7章进一步介绍饶有趣味且应用广泛的元学习算法--模型无关元学习及其变种; 第8章介绍另外两种经典的元学习模型--Meta-SGD和Reptile; 第9章深入介绍元学习的一些新进展与最新研究成果--基于样本抽样和任务难度自适应的深度元学习理论。 |
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正题名：Python深度元学习算法
索取号：TP311.561/W271
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