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@a深度学习入门与TensorFlow实践@Ashen du xue xi ru men yu TensorFlow shi jian@f林炳清著
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@a北京@c人民邮电出版社@d2022.02
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@a326页@c图@d24cm
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@a深度学习系列@Ashen du xue xi xi lie
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@a林炳清, 现为深圳大学数学与统计学院副教授和硕士生导师。
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@a本书首先介绍深度学习、线性代数、微积分和概率论相关知识, 讨论Python编程相关的基础知识, 线性模型中的线性回归模型和logistic模型, 梯度下降法, 然后讲述深度学习的正向传播算法、反向传播算法及完整训练流程, 输出层的激活函数, 应用于隐藏层的4个常见激活函数, 深度学习的过拟合和欠拟合, 以及3种应对过拟合的方法, 以及使用TensorFlow 2.0建立深度学习模型, 接着介绍卷积神经网络 (CNN) 及其两个最重要的组成部分 —— 卷积 (convolution) 和池化 (pooling) , 如何使用TensorFlow 2.0建立卷积神经网络, 最后讨论如何从零开始实现循环神经网络, 如何搭建深度学习框架, 如何使用TensorFlow 2.0建立循环神经网络模型。
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@12001 @a深度学习系列
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@a机器学习@Aji qi xue xi
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@a林炳清@Alin bing qing@4著
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@aCN@b郑州旅游职业学院@c20230722
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@aZZLYZY@dTP181@e75
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| 深度学习入门与TensorFlow实践/林炳清著.-北京：人民邮电出版社，2022.02 |
| 326页：图；24cm.-(深度学习系列) |
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| ISBN 978-7-115-57533-3：CNY99.90 |
| 本书首先介绍深度学习、线性代数、微积分和概率论相关知识, 讨论Python编程相关的基础知识, 线性模型中的线性回归模型和logistic模型, 梯度下降法, 然后讲述深度学习的正向传播算法、反向传播算法及完整训练流程, 输出层的激活函数, 应用于隐藏层的4个常见激活函数, 深度学习的过拟合和欠拟合, 以及3种应对过拟合的方法, 以及使用TensorFlow 2.0建立深度学习模型, 接着介绍卷积神经网络 (CNN) 及其两个最重要的组成部分 —— 卷积 (convolution) 和池化 (pooling) , 如何使用TensorFlow 2.0建立卷积神经网络, 最后讨论如何从零开始实现循环神经网络, 如何搭建深度学习框架, 如何使用TensorFlow 2.0建立循环神经网络模型。 |
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正题名：深度学习入门与TensorFlow实践
索取号：TP181/75
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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十四楼书库/
[索取号:TP181/75]
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在馆
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架位导航
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十四楼书库/
[索取号:TP181/75]
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十四楼书库/
[索取号:TP181/75]
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在馆
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