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题名/责任者:

Python贝叶斯深度学习/(英) 马特·贝纳坦, 约赫姆·吉特马, 玛丽安·施耐德著 郭涛译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-302-67216-6/CNY79.80

载体形态项:

XI, 214页, [8] 页图版:图 (部分彩图);24cm

统一题名:

Enhancing deep learning with Bayesian inference

个人责任者:

贝纳坦 (Benatan, Matt) 著

个人责任者:

吉特马 (Gietema ,Jochem) 著

个人责任者:

施耐德 (Schneider, Marian) 著

个人次要责任者:

郭涛 译

学科主题:

面向对象语言-贝叶斯方法-机器学习

中图法分类号:

TP181

相关题名附注:

原文题名取自封面

提要文摘附注:

本书将介绍: 了解贝叶斯神经网络的基本原理, 了解不同的关键BNN实现/近似之间的权衡, 了解概率DNN在生产背景下的优势, 指导如何实现各种BDL方法, 以及如何将这些方法应用于现实世界中的问题, 了解如何评估BDL方法并为特定任务选择最佳方法。通过本书, 读者将了解预测任务中不确定性估计的重要性, 并将了解各种用于产生原则性不确定性估计的贝叶斯深度学习方法。

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