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20210704111154.40
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@a978-7-115-54837-5@dCNY89.00
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@a20201029d2020 em y0chiy50 ea
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@achi
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@a用Python实现深度学习框架@Ayong Python shi xian shen du xue xi kuang jia@f张觉非, 陈震著
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@a北京@c人民邮电出版社@d2020.10
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@a271页@c图@d24cm
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@a图灵原创@Atu ling yuan chuang
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@a图灵教育 站在巨人的肩上
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@a张觉非, 目前在互联网行业从事机器学习算法相关工作。陈震, 现任奇虎360智能工程部总监、负责人。
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@a本书分为三个部分。第一部分是原理篇, 实现了MatrixSlow框架的核心基础设施, 并围绕实现讲解了机器学习与深度学习的概念和原理, 比如模型、计算图、训练、梯度下降法及其各种变体。第二部分是模型篇, 介绍了多种具有代表性的模型, 包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide&Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络, 这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构与它们之间的联系外, 还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题。第三部分是工程篇, 讨论了一些与深度学习框架相关的工程问题, 内容涉及训练与评估, 模型的保存、导入和服务部署, 分布式训练等等。
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@12001 @a图灵原创
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@a软件工具@Aruan jian gong ju@x程序设计
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@aPython
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@aTP311.561@v5
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@a张觉非@Azhang jue fei@4著
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@a陈震@Achen zhen@4著
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@aCN@b人天书店@c20210704
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@aZZLYZY@dTP311.561@e48
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| 用Python实现深度学习框架/张觉非, 陈震著.-北京：人民邮电出版社，2020.10 |
| 271页：图；24cm.-(图灵原创) |
| 图灵教育 站在巨人的肩上 |
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| ISBN 978-7-115-54837-5：CNY89.00 |
| 本书分为三个部分。第一部分是原理篇, 实现了MatrixSlow框架的核心基础设施, 并围绕实现讲解了机器学习与深度学习的概念和原理, 比如模型、计算图、训练、梯度下降法及其各种变体。第二部分是模型篇, 介绍了多种具有代表性的模型, 包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide&Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络, 这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构与它们之间的联系外, 还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题。第三部分是工程篇, 讨论了一些与深度学习框架相关的工程问题, 内容涉及训练与评估, 模型的保存、导入和服务部署, 分布式训练等等。 |
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正题名：用Python实现深度学习框架
索取号：TP311.561/48
预约/预借
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十四楼书库/14E14A0706/
[索取号:TP311.561/48]
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[索取号:TP311.561/48]
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