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题名/责任者:

深度学习:从基础到实践.下册/(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/CNY99.90

载体形态项:

418-799页:图;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:

由Andrew Glassner授权

提要文摘附注:

本书分为上下两册。上册着重介绍深度学习的基础知识，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。

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