书目信息 |
| 题名： |
深度学习基础教程
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| 作者： | 邸韡 ， 巴德瓦杰 ， 魏佳宁 著 ；杨伟 ， 李征 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2018.10 |
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| 页数： | XI, 164页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 深度学习系列 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi--教材 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-60845-5 | |
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| 306 | @a由Packt Publishing Ltd授权出版 | |
| 314 | @a邸韡是一名拥有多年机器学习和人工智能经验的数据科学家。阿努拉格·巴德瓦杰, 目前领导着Wiser Solutions的数据科学工作。魏佳宁是Google Research的高级软件工程师。 | |
| 330 | @a本书首先介绍了深度学习的优势和面临的挑战、深度学习采用深层架构的动机、学习深度学习需要的数学知识和硬件知识以及深度学习常用的软件框架。然后对多层感知机、卷积神经网络 (CNN) 、受限玻耳兹曼机 (RBM) 、循环神经网络 (RNN) 及其变体 —— 长短时记忆 (LSTM) 网络进行了详细介绍, 并且以独立章节重点阐述了CNN在计算机视觉中的应用、RNN在自然语言处理中的应用以及深度学习在多模态学习领域中的应用。 | |
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| 深度学习基础教程= Deep learning essentials/(美) 邸韡, 阿努拉格·巴德瓦杰, 魏佳宁著/杨伟, 李征等译.-北京：机械工业出版社，2018.10 |
| XI, 164页：图；24cm.-(深度学习系列) |
| ISBN 978-7-111-60845-5：CNY59.00 |
| 本书首先介绍了深度学习的优势和面临的挑战、深度学习采用深层架构的动机、学习深度学习需要的数学知识和硬件知识以及深度学习常用的软件框架。然后对多层感知机、卷积神经网络 (CNN) 、受限玻耳兹曼机 (RBM) 、循环神经网络 (RNN) 及其变体 —— 长短时记忆 (LSTM) 网络进行了详细介绍, 并且以独立章节重点阐述了CNN在计算机视觉中的应用、RNN在自然语言处理中的应用以及深度学习在多模态学习领域中的应用。 |
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正题名：深度学习基础教程
索取号：TP181/D383
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| 1 | 1409534 | 214095343 | 自科库301/301自科库 50排2列5层/ [索取号:TP181/D383] | 在馆 | |
| 2 | 1409535 | 214095352 | 自科库301/301自科库 39排3列3层/ [索取号:TP181/D383] | 在馆 |