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• 200 1_ |a 深度学习原理与应用 |A shen du xue xi yuan li yu ying yong |f 周中元[等]著

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2020

• 215 __ |a 261页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 循序渐进学AI系列丛书 |A xun xu jian jin xue AI xi lie cong shu

• 304 __ |a 题名页题其余责任者：黄颖，张诚，周新

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 本书系统性地介绍了深度学习的原理、关键技术及相关应用，首先从基本概念、必备的线性代数、微积分、概率统计等数学知识等入手，这些预备知识可帮助读者更好地理解深度学习技术。接着对深度学习方法和技术进行了详细介绍，包括卷积神经网络、反馈神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等，针对每个技术都力图用简单易懂的语言、详尽的公式推导说明和生动的图形展示知识点，并附上应用样例，便于读者将概念、原理、公式和应用融会贯通。

• 410 _0 |1 2001 |a 循序渐进学AI系列丛书

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 周中元 |A zhou zhong yuan |4 著

• 701 _0 |a 黄颖 |A huang ying |4 著

• 701 _0 |a 张诚 |A zhang cheng |4 著

• 801 _0 |a CN |b NMU |c 20210512

• 905 __ |a XATU |d TP181/252

• 920 __ |a 261060 |z 1

• 998 __ |a NMU