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题名/责任者:

深度学习:从基础到实践/(美)安德鲁·格拉斯纳(Andrew Glassner)著 罗家佳译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-115-55451-2/CNY199.80(全2册)

载体形态项:

2册(799页);26cm

并列正题名:

Deep learning:from basics to practice

丛编项:

深度学习系列

个人责任者:

(美) 格拉斯纳 Glassner, Andrew 著

个人次要责任者:

罗家佳 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

版本附注:

本书由Andrew Glassner授权人民邮电出版社有限公司出版

责任者附注:

安德鲁·格拉斯纳,博士,美国作家,计算机交互、图形学领域顾问。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书从基本概念和理论入手,通过近千张图和简单的例子由浅入深地进行讲解深度学习的相关知识,且不涉及复杂的数学内容。 本书分为上下两册。上册着重介绍深度学习的基础知识,旨在帮助读者建立扎实的知识储备,主要介绍随机性与基础统计学、训练与测试、过拟合与欠拟合、神经元、学习与推理、数据准备、分类器集成算法、前馈网络、激活函数、反向传播等内容。下册介绍机器学习的scikit-learn库和深度学习的Kearas库 (这两种库均基于Python语言),以及卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、强化学习、生成对抗网络等内容,还介绍了一些创造性应用,并给出了一些典型的数据集,以帮助读者更好地了解学习。

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