机读格式显示(MARC)

• 000 01193nam0 22002651 450

• 001 0000179318

• 005 20201116185200.0

• 010 __ |a 978-7-121-37171-4 |d CNY79.00

• 100 __ |a 20190904d2019 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a a z 001yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 实战深度学习算法 |9 shi zhan shen du xue xi suan fa |b 专著 |e 零起点通关神经网络模型 |e 基于Python和NumPy实现 |f 徐彬著

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2019

• 215 __ |a 16,208页 |c 图 |d 24cm

• 300 __ |a 博文视点·IT出版旗舰品牌

• 330 __ |a 本书介绍了如何用Python和NumPy实现深度学习的基础模型，无须借助TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，讲解底层算法的脉络，进而进行模型的定制、优化和改进。全书讲述感知机模型、多分类神经网络、深层全连接网络、卷积神经网络、批量规范化方法、循环神经网络、长短时记忆网络、双向结构的BiGRU模型等神经网络模型的必要算法推导、实现及其实例。

• 517 1_ |a 零起点通关神经网络模型 |9 ling qi dian tong guan shen jing wang luo mo xing

• 517 1_ |a 基于Python和NumPy实现 |9 ji yu Python he NumPy shi xian

• 606 0_ |a 机器学习 |9 ji qi xue xi |x 算法 |x 研究

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 徐彬 |9 xu bin |4 著

• 801 _0 |a CN |b GDPTC |c 20201116

• 905 __ |a GDPTC |d TP181/35