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MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:38

题名/责任者:
Python深度学习从原理到应用/(美) 瓦伦蒂诺·佐卡(Valentino Zocca)[等]著 王存珉, 王燕译
出版发行项:
北京:人民邮电出版社,2021
ISBN及定价:
978-7-115-55116-0/CNY89.90
载体形态项:
286页:图;24cm
并列正题名:
Python deep learning
丛编项:
深度学习系列
个人责任者:
(美) 佐卡 (Zocca, Valentino) 著
个人责任者:
(美) 斯帕卡尼亚 (Spacagna, Gianmario) 著
个人责任者:
(美) 斯莱特 (Slater, Daniel) 著
个人次要责任者:
王存珉
个人次要责任者:
王燕
学科主题:
软件工具-程学设计
中图法分类号:
TP311.561
一般附注:
异步图书
题名责任附注:
题名页题其余责任者:(意) 詹马里奥·斯帕卡尼亚(Gianmario Spacagna),(英) 丹尼尔·斯莱特(Daniel Slater),(比) 彼得·鲁兰茨(Peter Roelants)
提要文摘附注:
本书共10章,分别是机器学习—引言、神经网络、深度学习基本原理、无监督特征学习、图像识别、递归神经网络和语言模型、深度学习在棋盘游戏中的应用、深度学习在电子游戏中的应用、异常检测和构建一个可用于生产环境的入侵检测系统。 本书深入介绍了深度学习的算法,并通过Theano、Caffe、Keras和TensorFlow等框架进一步介绍了许多实用的深度学习实现核心技术:自编码器和受限制的玻尔兹曼机器,同时介绍了潜入深层信念网和深度神经网络,并通过Dropout和卷积神经网络扩展更多的深度学习算法。
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