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题名/责任者:

Python深度学习从原理到应用/(美) 瓦伦蒂诺·佐卡 ... [等] 著 王存珉, 王燕译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-115-55116-0/CNY89.90

载体形态项:

286页:图;24cm

统一题名:

Python deep learning

个人责任者:

佐卡 (Zocca, Valentino) 著

个人责任者:

斯菜待 (Slater, Daniel) 著

个人责任者:

斯帕卡尼亚 (Spacagna, Gianmario) 著

个人责任者:

鲁兰茨 (Roelants, Peter) 著

个人次要责任者:

王存珉 译

个人次要责任者:

王燕 译

学科主题:

软件工具-程序设计

非控制主题词:

Python

中图法分类号:

TP311.561

题名责任附注:

题名页题其余责任者: 丹尼尔·斯菜待, 詹马里奥·斯帕卡尼亚, 彼得·鲁兰茨

出版发行附注:

由英国Packt Publishing公司授权出版

责任者附注:

瓦伦蒂诺·佐卡, 拥有罗马大学数学硕士学位, 后又获得了美国马里兰大学的数学博士学位。丹尼尔·斯菜待, Skimlinks的一名工程师。詹马里奥·斯帕卡尼亚, Pirelli的一名高级数据科学家。彼得·鲁兰茨, 拥有比利时鲁汶大学计算机科学硕士学位, 主攻人工智能领域。

提要文摘附注:

本书借助现实案例介绍深度学习算法的实际应用, 旨在帮助读者了解如何学会识别和提取信息, 以提高预测准确率及优化结果。本书共10章, 分别是机器学习 —— 引言、神经网络、深度学习基本原理、无监督特征学习、图像识别、递归神经网络和语言模型、深度学习在棋盘游戏中的应用、深度学习在电子游戏中的应用、异常检测和构建一个可用于生产环境的入侵检测系统。 本书深入介绍了深度学习的算法, 并通过Theano、Caffe、Keras和TensorFlow等框架进一步介绍了许多实用的深度学习实现核心技术: 自编码器和受限制的玻尔兹曼机器, 同时介绍了潜入深层信念网和深度神经网络, 并通过Dropout和卷积神经网络扩展更多的深度学习算法。

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