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题名/责任者:

深度学习入门与实践/王舒禹, 吕鑫编

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-111-72577-0/CNY59.80

载体形态项:

213页:图;26cm

并列正题名:

Deep learning introductio and practice

个人责任者:

王舒禹 编

个人责任者:

吕鑫 编

学科主题:

机器学习-高等学校-教材

中图法分类号:

TP181

一般附注:

高等院校自动化类新工科系列教材

一般附注:

新自动化从信息化到智能化

相关题名附注:

英文并列题名取自封面

提要文摘附注:

本书主要涉及以下内容，第1部分是神经网络的基础，学习如何建立神经网络，以及如何在数据上面训练它们。第2部分进行深度学习方面的实践，学习如何构建神经网络与超参数调整、正则化，以及一些高级优化算法。第3部分学习卷积神经网络 (CNN)，以及如何搭建模型、有哪些经典模型。它经常被用于图像领域，此外目标检测、风格迁移等应用也将涉及。最后在第4部分学习序列模型，以及如何将它们应用于自然语言处理等任务。序列模型讲到的算法有循环神经网络 (RNN)、长短期记忆网络 (LSTM)、注意力机制。

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