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题名/责任者:

基于TensorFlow的深度学习:神经网络、计算机视觉和NLP的理论与实践/(美) 马格努斯·埃克曼著 周翊民译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-111-74172-5/CNY149.00

载体形态项:

XIX, 407页, [16] 页图版:图 (部分彩图);24cm

统一题名:

Learning deep learning : theory and practice of neural networks，computer vision，natural language processing，and transformers using tensorflow

其它题名:

神经网络、计算机视觉和NLP的理论与实践

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

埃克曼 (Ekman, Magnus) 著

个人次要责任者:

周翊民 译

学科主题:

人工智能-算法-研究

中图法分类号:

TP18

出版发行附注:

由Pearson Education (培生教育出版集团) 授权出版

责任者附注:

马格努斯·埃克曼, 是NVIDIA公司的架构总监, 带领数据中心的工程团队, 致力于自动驾驶芯片的研究。周翊民, 中国科学院深圳先进技术研究院研究员, 博士生导师。2008年在英国牛津大学工程科学系获得博士学位, 曾在英国拉夫保大学电子电气工程系从事博士后研究工作。主要从事非线性控制、人工智能、模糊神经网络、机器人、无人机控制系统、智能电网等相关技术的研究。

书目附注:

有书目 (第391-407页)

提要文摘附注:

本书介绍了深度神经网络的人工神经元和全连接、卷积和循环层等基本构建模块, 展示了如何使用它们来构建先进的架构。还讲解了如何使用这些概念构建计算机视觉和自然语言处理 (NLP) 网络, 包括Mask R-CNN、GPT和BERT。此外, 书中还描述了自然语言翻译器和能根据图像内容生成自然语言系统的原理。

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