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题名/责任者:

深度学习基础与工程实践/郭泽文编著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2021.9

ISBN及定价:

978-7-121-41922-5/CNY89.00

载体形态项:

xii, 286页:图;24cm

个人责任者:

郭泽文 编著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

郭泽文, 香港理工大学软件科技理学硕士, 中国人工智能学会会员。

提要文摘附注:

本书以工程实践为主线, 基于TensorFlow 2.0软件框架详细介绍了深度学习的工作原理和方法, 并以实际代码为例, 剖析了构建神经网络模型的流程、全连接网络的运行原理、卷积神经网络的结构与运行机制、循环神经网络的结构与运行机制, 讨论了使用Dense、Conv1D、Conv2D、SimpleRNN、LTSM、GRU、Bidirectional等深度学习模型解决计算机视觉、序列问题的方法, 并在此基础上基于具体示例介绍了深度学习的高阶实践。本书致力于为人工智能算法工程师及从事人工智能引擎相关工作的人提供理论与实践指导。

使用对象附注:

适合对人工智能及其应用感兴趣的读者阅读

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