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深度学习:从基础到实践(全2册)
(美)安德鲁·格拉斯纳计算机网络/计算机理论、基础知识· 57万字
更新时间:2022-12-20 18:35:35
最新章节:29.3 库的内建数据集开会员,本书免费读 >
本书从基本概念和理论入手,通过近千张图和简单的例子由浅入深地讲解深度学习的相关知识,且不涉及复杂的数学内容。本书分为上下两册。上册着重介绍深度学习的基础知识,旨在帮助读者建立扎实的知识储备,主要介绍随机性与基础统计学、训练与测试、过拟合与欠拟合、神经元、学习与推理、数据准备、分类器、集成算法、前馈网络、激活函数、反向传播等内容。下册介绍机器学习的scikit-learn库和深度学习的Keras库(这两种库均基于Python语言),以及卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、强化学习、生成对抗网络等内容,还介绍了一些创造性应用,并给出了一些典型的数据集,以帮助读者更好地了解学习。本书适合想要了解和使用深度学习的人阅读,也可作为深度学习教学培训领域的入门级参考用书。
品牌:人邮图书
译者:罗家佳
上架时间:2022-12-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,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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(美)安德鲁·格拉斯纳
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