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MARC状态:已编 文献类型:中文图书 浏览次数:14

题名/责任者:
深入理解神经网络:从逻辑回归到CNN/张觉非著
出版发行项:
北京:人民邮电出版社,2019
ISBN及定价:
978-7-115-51723-4/CNY89.00
载体形态项:
310页:图;24cm
其它题名:
从逻辑回归到CNN
丛编项:
图灵原创
个人责任者:
张觉非
学科主题:
人工神经网络-研究
中图法分类号:
TP183
书目附注:
有书目。
提要文摘附注:
本书将数学基础知识与机器学习和神经网络紧密结合,包含线性模型的结构与局限、损失函数、基于一阶和二阶信息的优化算法、模型自由度与正则化、神经网络的表达能力、反向传播与计算图自动求导、卷积神经网络等主题,帮助读者建立基于数学原理的较深刻的洞见和认知。本书还提供了逻辑回归、多层全连接神经网络和多种训练算法的Python实现,以及运用TensorFlow搭建和训练多种卷积神经网络的代码实例。
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索书号 条码号 年卷期 馆藏地 书刊状态 还书位置
TP183/10 1658661   自然科学书库-四楼西北     可借 自然科学书库-四楼西北
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