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01332nam 2200277 450
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202020141083
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20200926181358.0
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@a978-7-121-36536-2@dCNY109.00
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@a20200919d2019 em y0chiy50 ea
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@achi
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@aCN@b110000
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@aak z 000yy
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@ar
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@a深度学习理论与实战@Ashen du xue xi li lun yu shi zhan@i基础篇@f李理编著
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@a北京@c电子工业出版社@d2019.07
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@a413页@c图@d24cm
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@a英文题名取自封面
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@a李理, 毕业于北京大学, 研究方向为自然语言处理。
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@a本书不仅包含人工智能、机器学习及深度学习的基础知识, 如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等, 而且也囊括了学会使用TensorFlow、PyTorch和Keras这三个主流的深度学习框架的最小知识量 ; 不仅有针对相关理论的深入解释, 而且也有实用的技巧, 包括常见的优化技巧、使用多GPU训练、调试程序及将模型上线到生产系统中。本书希望同时兼顾理论和实战, 使读者既能深入理解理论知识, 又能把理论知识用于实战, 因此本书每介绍完一个模型都会介绍其实现, 读者阅读完一个模型的介绍之后就可以运行、阅读和修改相关代码, 从而可以更加深刻地理解理论知识。
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@aDeep learning theory and practice@zeng
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@a基础篇@Aji chu pian
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@a机器学习@Aji qi xue xi
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@aTP181@v5
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@a李理@Ali li@4编著
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@aCN@c20190710
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@a河南城建学院图书馆@dTP181@eL203
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| 深度学习理论与实战.基础篇/李理编著.-北京：电子工业出版社，2019.07 |
| 413页：图；24cm |
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| ISBN 978-7-121-36536-2：CNY109.00 |
| 本书不仅包含人工智能、机器学习及深度学习的基础知识, 如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等, 而且也囊括了学会使用TensorFlow、PyTorch和Keras这三个主流的深度学习框架的最小知识量 ; 不仅有针对相关理论的深入解释, 而且也有实用的技巧, 包括常见的优化技巧、使用多GPU训练、调试程序及将模型上线到生产系统中。本书希望同时兼顾理论和实战, 使读者既能深入理解理论知识, 又能把理论知识用于实战, 因此本书每介绍完一个模型都会介绍其实现, 读者阅读完一个模型的介绍之后就可以运行、阅读和修改相关代码, 从而可以更加深刻地理解理论知识。 |
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正题名：深度学习理论与实战
索取号：TP181/L203
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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1491220
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214912200
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自科库301/301自科库 102排9列5层/
[索取号:TP181/L203]
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在馆
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