书目信息 |
| 题名： |
深度学习
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| 作者： | 贝索洛 著 ；潘怡 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2018.07 |
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| 页数： | X, 212页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 智能系统与技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP312R | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 程序语言--cheng xu yu yan--程序设计 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-60437-2 | |
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| 200 | 1 | @a深度学习@Ashen du xue xi@eR语言实践指南@f(美) 托威赫·贝索洛著@F( mei ) tuo wei he· bei suo luo zhu@d= Introduction to deep learning using R@ea step-by-step guide to learning and implementing deep learning models using R@fTaweh Beysolow Ⅱ@g潘怡译@zeng |
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| 306 | @a由Apress出版社授权出版 | |
| 314 | @a托威赫·贝索洛, 机器学习科学家, 现居美国。 | |
| 330 | @a本书共11章, 内容主要涉及: 深度学习的数学理论基础, 包括重要的统计学和线性代数的相关基本概念和知识 ; 深度学习的各种典型模型, 例如传统的单层感知器模型、多层感知器模型, 以及卷积神经网络、循环神经网络、受限玻耳兹曼机、深度信念网络等一些更为复杂的模型 ; 构建深度学习模型的实验设计方法以及实验过程中的特征选择方法 ; 应用R语言进行机器学习和深度学习实践的案例。 | |
| 410 | 0 | @12001 @a智能系统与技术丛书 |
| 500 | 10 | @aIntroduction to deep learning using R : a step-by-step guide to learning and implementing deep learning models using R@mChinese |
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| 702 | 0 | @a潘怡@Apan yi@4译 |
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| 深度学习：R语言实践指南/(美) 托威赫·贝索洛著= Introduction to deep learning using R：a step-by-step guide to learning and implementing deep learning models using R/Taweh Beysolow Ⅱ/潘怡译.-北京：机械工业出版社，2018.07 |
| X, 212页：图；24cm.-(智能系统与技术丛书) |
| ISBN 978-7-111-60437-2：CNY59.00 |
| 本书共11章, 内容主要涉及: 深度学习的数学理论基础, 包括重要的统计学和线性代数的相关基本概念和知识 ; 深度学习的各种典型模型, 例如传统的单层感知器模型、多层感知器模型, 以及卷积神经网络、循环神经网络、受限玻耳兹曼机、深度信念网络等一些更为复杂的模型 ; 构建深度学习模型的实验设计方法以及实验过程中的特征选择方法 ; 应用R语言进行机器学习和深度学习实践的案例。 |
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正题名：深度学习
索取号：TP312R/B691
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