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题名/责任者:

深度学习入门:基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现/红色石头著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-302-53960-5/CNY69.00

载体形态项:

x, 190页:图;24cm

丛编项:

人工智能与大数据系列

个人责任者:

红色石头 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

红色石头, 本名王柳。北京大学硕士, 数据科学与人工智能高级研发工程师, CSDN博客专家。

书目附注:

有书目 (第189-190页)

提要文摘附注:

本书是一本系统介绍深度学习基础知识和理论原理的入门书籍。本书从神经网络的基本结构入手, 详细推导了前向传播与反向传播的数学公式和理论支持, 详细介绍了如今各种优化神经网络的梯度优化算法和正则化技巧, 给出了在实际应用中的超参数调试和网络训练的技巧。同时, 也介绍了典型的卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN), 除了介绍理论基础外, 本书以Python为基础, 详细介绍了如今主流的深度学习框架PyTorch和TensorFlow, 并分别使用这两种框架来构建相应的项目, 帮助读者从理论和实践中提高自己的深度学习知识水平。

使用对象附注:

本书适合深度学习初学者、对深度学习感兴趣的在校大学生和有意向转行AI领域的IT从业人员, 也可作为相关专业读者的参考工具手册

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