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题名/责任者:

深度学习的数学原理与实现/王晓华著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2021.6

ISBN及定价:

978-7-302-58028-7/CNY59.00

载体形态项:

210页:图;26cm

丛编项:

人工智能技术丛书

个人责任者:

王晓华 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

提要文摘附注:

本书共12章。第1章介绍人类视觉和深度学习的联系。第2章介绍深度学习中最为重要的梯度下降算法。第3章介绍卷积函数。第4章介绍计算损失函数所使用的交叉熵、决策树和信息熵。第5章介绍线性回归和逻辑回归。第6、7章介绍时间序列模型和生成对抗网络。第8章介绍TensorFlow框架。第9章介绍推荐算法。第10章介绍深度学习中的标准化、正则化和初始化。第11章是案例人脸识别。第12章是词嵌入向量案例, 介绍自然语言处理方面的应用。

使用对象附注:

本书适合深度学习初学者、深度学习算法开发人员阅读, 也适合高等院校和培训机构人工智能相关专业的师生参考

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