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题名/责任者:

TensorFlow神经网络设计:基于Python API的深度学习实战/(土)奥汗·亚尔钦(Orhan Yaicin)著 汪雄飞，陈郎，汪荣贵译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-302-66223-5/CNY69.00

载体形态项:

157页:图;24cm

并列正题名:

Applied neural networks with TensorFlow 2:API oriented deep learning with Python

其它题名:

基于Python API的深度学习实战

丛编项:

中外学者论AI

个人责任者:

(土) 亚尔钦 (Orhan, Yaicin) 著

个人次要责任者:

汪雄飞 译

个人次要责任者:

陈郎 译

个人次要责任者:

汪荣贵 译

学科主题:

人工神经网络

中图法分类号:

TP183

相关题名附注:

版权页英文题名：Applied neural networks with TensorFlow 2——API oriented deep learning with Python

提要文摘附注:

本书首先介绍深度学习，并与其他机器学习模型进行比较，并阐述与TensorFlow互补的用于创建深度学习模型的技术，如Panda、Scikit-Learn和Numpy。随后介绍有监督的深度学习模型，并使用单层的多个感知器构建浅层神经网络，使用Tensorflow2.0和KerasAPI创建真实的应用程序。随后是数据增强和批处理规范化方法，并使用MNIST数据集训练CNN。最后是使用自动编码器的理论应用和无监督学习，以及使用tf-agent模型的强化学习。

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