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• 200 1_ |a 深度学习的数学原理与实现 |A shen du xue xi de shu xue yuan li yu shi xian |f 王晓华著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2021.6

• 215 __ |a 210页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 人工智能技术丛书 |A ren gong zhi neng ji shu cong shu

• 330 __ |a 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。

• 333 __ |a 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

• 410 _0 |1 2001 |a 人工智能技术丛书

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 王晓华 |A wang xiao hua |4 著

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20210527

• 905 __ |a GDPTC |d TP181/190