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题名/责任者:

谷歌JAX深度学习从零开始学/王晓华著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-302-60436-5/CNY79.00

载体形态项:

10,244页:图;26cm

丛编项:

人工智能技术丛书

个人责任者:

王晓华 著

学科主题:

软件工具-程序设计

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP311.561

中图法分类号:

TP181

提要文摘附注:

JAX是一个用于高性能数值计算的Python库，专门为深度学习领域的高性能计算而设计。本书详解JAX框架深度学习的相关知识，配套示例源码、PPT课件、数据集和开发环境。本书共分为13章，内容包括JAX从零开始，一学就会的线性回归、多层感知机与自动微分器，深度学习的理论基础，JXLA与JAX一般特性，JAX的高级特性，JAX的一些细节，JAX中的卷积，JAX与TensorFlow的比较与交互，遵循JAX函数基本规则下的自定义函数，JAX中的高级包。最后给出3个实战案例：使用ResNet完成CIFAR100分类，有趣的词嵌入，生成对抗网络 (GAN)。

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