MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:20
- 题名/责任者:
- 深度学习入门与TensorFlow实践/林炳清著
- 出版发行项:
- 北京:人民邮电出版社,2022.2
- ISBN及定价:
- 978-7-115-57533-3/CNY99.90
- 载体形态项:
- 326页:图;24cm
- 丛编项:
- 深度学习系列
- 个人责任者:
- 林炳清 著
- 学科主题:
- 机器学习
- 学科主题:
- 人工智能-算法
- 中图法分类号:
- TP18
- 责任者附注:
- 林炳清, 毕业于新加坡南洋理工大学, 获得统计学博士学位, 现为深圳大学数学与统计学院副教授和硕士生导师。
- 提要文摘附注:
- 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。
- 使用对象附注:
- 本书可供从事人工智能方面研究的专业人士阅读, 也可供计算机专业的师生阅读
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索书号 | 条码号 | 年卷期 | 馆藏地 | 书刊状态 | 还书位置 |
TP18/324 | 00704681 | 南海校区书库 (图书定位请点击这里) | 可借 | 南海校区书库 | |
TP18/324 | 00704679 | 书库 (图书定位请点击这里) | 可借 | 书库 | |
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