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题名:
跟我一起学深度学习
    
 
作者: 王成 , 黄晓辉 编著
分册:  
出版信息: 北京   清华大学出版社  2025.03
页数: 24, 622页
开本: 24cm
丛书名:
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: 978-7-302-68414-5
 
 
 
 
 
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314    @a王成, 华东交通大学计算机应用技术硕士毕业, 机器学习领域知乎专栏常驻作者, 自媒体创作者。黄晓辉, 哈尔滨工业大学计算机软件与理论博士毕业, 华东交通大学信息工程学院教授、博士研究生导师, 南洋理工大学计算机科学与工程学院访问学者, 赣鄱俊才支持计划高校领军人才 (青年领军人才), 江西省杰出青年基金获得者, 获得江西省自然科学二等奖 (排名第一)。
320    @a有书目 (二维码)
330    @a本书共10章, 分为深度学习领域发展和开发环境配置、深度学习基础和深度学习技术在自然语言处理领域方面的应用三部分内容。第一部分内容 (第1-2章) 详细介绍了深度学习的起源和发展阶段及深度学习环境的安装配置。第二部分内容 (第3-8章) 介绍了深度学习入门的基础内容, 包括线性回归、梯度下降与反向传播、卷积神经网络、循环神经网络和模型的优化等方面的内容。第三部分 (第9-10章) 详细介绍了自然语言处理领域的重要概念和技术发展路线, 包括Seq2Seq、注意力机制、Transformer和GPT等目前主流的算法模型。
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    跟我一起学深度学习/王成, 黄晓辉编著.-北京:清华大学出版社,2025.03
    24, 622页:图;24cm
    跟我一起学人工智能
    
    ISBN 978-7-302-68414-5:CNY169.00
    本书共10章, 分为深度学习领域发展和开发环境配置、深度学习基础和深度学习技术在自然语言处理领域方面的应用三部分内容。第一部分内容 (第1-2章) 详细介绍了深度学习的起源和发展阶段及深度学习环境的安装配置。第二部分内容 (第3-8章) 介绍了深度学习入门的基础内容, 包括线性回归、梯度下降与反向传播、卷积神经网络、循环神经网络和模型的优化等方面的内容。第三部分 (第9-10章) 详细介绍了自然语言处理领域的重要概念和技术发展路线, 包括Seq2Seq、注意力机制、Transformer和GPT等目前主流的算法模型。
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正题名:跟我一起学深度学习     索取号:TP181/W122         预约/预借

序号 登录号 条形码 馆藏地/架位号 状态 备注
1 1629617   216296176   自科库301/ [索取号:TP181/W122] 在馆    
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