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• 101 0_ |a chi

• 200 0_ |a 深度学习理论及实践 |f 魏翼飞, 李骏编著

• 210 __ |c 清华大学出版社 |d 2025 |a 北京

• 215 __ |a 258页 |a 26cm

• 225 2_ |a 计算机科学与技术丛书

• 330 __ |a 本书全面梳理机器学习、深度学习和强化学习相关理论和方法, 完整设计各种模型和算法的应用实例。首先概述与人工智能和深度学习相关的基本概念和发展历程; 然后详细介绍机器学习中的回归任务、分类任务、梯度下降法的基本理论和算法, 并给出完整的TensorFlow编程实例; 之后循序渐进地阐述人工神经网络与深度学习、深度神经网络的训练方法、卷积神经网络和典型的网络模型, 并给出各种模型和算法的TensorFlow编程实例, 包括完整的数据处理、模型构建、模型训练和测试、模型评估、实验结果分析、算法优化和改进; 最后

• 333 __ |a 本书可作为学习机器学习、深度学习及强化学习算法的参考书, 也可作为高等院校相关课程的教材, 还可供从事人工智能领域的专业研究人员和工程技术人员阅读

• 606 0_ |a 机器学习

• 690 __ |a TP181