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@a深度学习全书@Ashen du xue xi quan shu@e公式+推导+代码+TensorFlow全程案例@f洪锦魁主编@g陈昭明著
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@a北京@c清华大学出版社@d2022.09
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@a637页, [4] 页图版@c图@d24cm
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@a洪锦魁, 中国台湾计算机专家, IT图书知名作者。陈昭明, 成功大学统计系学士、清华大学工业工程研究所硕士。目前担任Python、机器学习、深度学习、AloT讲师。
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@a全书共15章, 分为5部分, 第一篇说明深度学习的概念, 包括数理基础, 特点是结合编程解题, 加深读者印象, 第二篇说明TensorFlow的学习地图, 从张量、自动微分、梯度下降乃至神经层的实践, 逐步解构神经网络, 第三篇介绍CNN算法、影像应用、转移学习等, 第四篇则进入自然语言处理及语音识别的领域, 介绍RNN/BERT/Transformer算法、相关应用等, 最后, 介绍了强化学习的基础知识, 包括马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛算法、Q Learning算法, 当然, 还有相关案例实践。本书尝试以程序设计取代定理证明, 缩短学习历程, 增进学习乐趣。
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@a公式+推导+代码+TensorFlow全程案例@Agong shi + tui dao + dai ma +TensorFlow quan cheng an li
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@aCN@b郑州旅游职业学院@c20230621
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| 深度学习全书：公式+推导+代码+TensorFlow全程案例/洪锦魁主编/陈昭明著.-北京：清华大学出版社，2022.09 |
| 637页, [4] 页图版：图；24cm |
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| ISBN 978-7-302-61030-4：CNY159.00 |
| 全书共15章, 分为5部分, 第一篇说明深度学习的概念, 包括数理基础, 特点是结合编程解题, 加深读者印象, 第二篇说明TensorFlow的学习地图, 从张量、自动微分、梯度下降乃至神经层的实践, 逐步解构神经网络, 第三篇介绍CNN算法、影像应用、转移学习等, 第四篇则进入自然语言处理及语音识别的领域, 介绍RNN/BERT/Transformer算法、相关应用等, 最后, 介绍了强化学习的基础知识, 包括马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛算法、Q Learning算法, 当然, 还有相关案例实践。本书尝试以程序设计取代定理证明, 缩短学习历程, 增进学习乐趣。 |
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正题名：深度学习全书
索取号：TP18/206
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:TP18/206]
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在馆
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十四楼书库/
[索取号:TP18/206]
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十四楼书库/
[索取号:TP18/206]
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