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• 200 1_ |a 深度学习基础 |9 shen du xue xi ji chu |b 专著 |f 刘远超主编

• 210 __ |a 北京 |c 高等教育出版社 |d 2023

• 215 __ |a 386页 |c 图 |d 26cm

• 300 __ |a 工业和信息化部“十四五”规划教材 新一代人工智能系列教材

• 330 __ |a 本书共分13章，大致可以分为4个部分：第1部分(第1~3章)重点介绍机器学习/深度学习的基础概念；第2部分(第4~5章)介绍机器学习/深度学习的3大类基本问题，即分类、回归和聚类问题，并简要介绍浅层机器学习的若干常见方法作为铺垫；第3部分(第6~7章)为深度学习中的重要基础性知识，即神经网络的优化方法和感知机模型；第4部分(第8~13章)为深度学习的主要常见模型与方法，包括建模序列数据的神经网络卷积神经网络、预训练方法、图神经网络、生成式神经网络、从强化学习到深度强化学习等。

• 606 0_ |a 机器学习 |9 Ji Qi Xue Xi |j 教材

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 刘远超 |9 liu yuan chao |f (1971-) |4 主编

• 801 _2 |a CN |b OLCC |c 20231205

• 905 __ |a GDPTC |d TP181/361