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题名/责任者:

Python深度学习:模型、方法与实现/(保) 伊凡·瓦西列夫著 冀振燕 ... [等] 译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021.09

ISBN及定价:

978-7-111-68845-7/CNY129.00

载体形态项:

XIII, 300页:图;24cm

统一题名:

Dvanced deep leaning with Python

其它题名:

模型、方法与实现

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

瓦西列夫 (Vasilev, Ivan) 著

个人次要责任者:

冀振燕 译

学科主题:

软件工具-程序设计

非控制主题词:

Python

中图法分类号:

TP311.561

中图法分类号:

TP311.5

一般附注:

华章IT

出版发行附注:

由Packt Publishing授权出版

责任者附注:

伊凡·瓦西列夫, 索菲亚大学的人工智能硕士。冀振燕, 副教授, 博士生导师。

提要文摘附注:

本书首先介绍构建模块和神经网络背后的数学知识, 然后介绍CNN及其在计算机视觉领域的先进应用, 以及在对象检测和图像分割中应用流行的CNN架构。还将介绍变分自编码器和GAN, 以及如何使用神经网络来提取单词的复杂向量表示。在继续讨论各种类型的循环网络 (如LSTM和GRU) 之前, 会介绍如何在没有RNN的情况下使用注意力机制处理序列数据。然后, 介绍如何使用图神经网络处理结构化数据, 以及如何使用元学习采用较少的训练样本来训练神经网络。最后, 了解如何将深度学习应用于自动驾驶汽车。

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