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Python深度学习原理、算法与案例

邓立国 李剑锋 林庆发 邓淇文
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计算机网络编程语言与程序设计17.9万字

更新时间:2024-12-28 11:38:42 最新章节:附录C 信息论

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书籍简介

本书涵盖深度学习的专业基础理论知识,包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、正则化与深度学习优化,以及比较流行的应用场景实践。本书共11章外加3个附录,系统讲解深度学习的基础知识与领域应用实践。本书内容包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化、计算机视觉应用、目标检测应用、文本分析应用、深度强化学习应用、TensorFlow模型应用、Transformer模型应用等。附录中还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识,包括线性代数、概率论和信息论等。本书适合Python深度学习初学者、深度学习算法开发人员学习,也适合作为高等院校计算机技术、人工智能、大数据相关专业的教材或教学参考书。
品牌:清华大学
上架时间:2023-05-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行

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