机读格式显示(MARC)

• 000 01846nam 2200337 450

• 001 0000336595

• 005 20230729145707.4

• 010 __ |a 978-7-115-55451-2 |d CNY199.80 (2册)

• 092 __ |b CIP-F4A9B8452BBD446C897ACC03301A8B80

• 100 __ |a 20221206d2022 em y0chiy50 ea

• 101 1_ |a chi |c eng

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a ak a 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 深度学习 |A shen du xue xi |e 从基础到实践 |f (美) 安德鲁·格拉斯纳著 |d = Deep learning |e from basics to practice |f Andrew Glassner |g 罗家佳译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 人民邮电出版社 |d 2022.12 |h 2023年1月第2次印刷

• 215 __ |a 2册 (799页) |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 深度学习系列 |A shen du xue xi xi lie

• 306 __ |a 本书由Andrew Glassner授权人民邮电出版社有限公司出版

• 307 __ |a 上册, 416页; 下册, 418-799页

• 314 __ |a 安德鲁·格拉斯纳, 博士, 美国作家, 计算机交互、图形学领域顾问。

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 本书从基本概念和理论入手, 通过近千张图和简单的例子由浅入深地进行讲解深度学习的相关知识, 且不涉及复杂的数学内容。 本书分为上下两册。上册着重介绍深度学习的基础知识, 旨在帮助读者建立扎实的知识储备, 主要介绍随机性与基础统计学、训练与测试、过拟合与欠拟合、神经元、学习与推理、数据准备、分类器集成算法、前馈网络、激活函数、反向传播等内容。下册介绍机器学习的scikit-learn库和深度学习的Kearas库 (这两种库均基于Python语言), 以及卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、强化学习、生成对抗网络等内容, 还介绍了一些创造性应用, 并给出了一些典型的数据集, 以帮助读者更好地了解学习。

• 333 __ |a 本书适合想要了解和使用深度学习的人阅读, 也可作为深度学习教学培训领域的入门级参考用书

• 410 _0 |1 2001 |a 深度学习系列

• 500 10 |a Deep learning : from basics to practice |m Chinese

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _1 |a 格拉斯纳 |A ge la si na |g (Glassner, Andrew) |4 著

• 702 _0 |a 罗家佳 |A luo jia jia |4 译

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20221206