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• 200 1_ |a 进化深度学习 |9 jin hua shen du xue xi |b 专著 |f (加)迈克尔·兰哈姆(Micheal Lanham)著 |g 殷海英译

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2024

• 215 __ |a 14,321页 |c 图 |d 24cm

• 312 __ |a 版权页英文题名：Evolutionary deep learning : genetic algorithms and neural networks

• 330 __ |a 本书旨在通过基于生物进化原理的AotuML增强来改善深度学习模型。这种令人兴奋的新方法利用鲜为人知的人工智能方法来提升性能，而无需花费数小时进行数据注释或模型超参数调整。在本书中，读者将学习如何用进化计算解决复杂的设计和分析问题，用进化计算、遗传算法和粒子群优化来调整深度学习超参数，用深度学习自动编码器的无监督学习来重新生成样本数据，理解强化学习和Q学习方程的基本知识，将Q学习应用于深度学习以产生深度强化学习，优化无监督自动编码器的损失函数和网络结构，并制作一个可以玩OpenAI体育馆游戏的进化代理。

• 510 1_ |a Evolutionary deep learning |e genetic algorithms and neural networks |z eng

• 606 0_ |a 机器学习

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |c (加) |a 兰哈姆 |9 lan ha mu |c (Lanham, Micheal) |4 著

• 702 _0 |a 殷海英 |9 yin hai ying |4 译

• 801 _0 |a CN |b GDPTC |c 20251216

• 905 __ |a GDPTC |d TP181/417