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- 题名/责任者:
- 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
- 出版发行项:
- 北京:清华大学出版社,2022.09
- ISBN及定价:
- 978-7-302-61030-4/CNY159.00
- 载体形态项:
- 637页:图;24cm
- 中图法分类号:
- TP18
- 提要文摘附注:
- 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。
- 使用对象附注:
- 人工智能技术人员
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