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• 200 1_ |a 深度学习全书 |A shen du xue xi quan shu |e 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例 |f 陈昭明著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2022

• 215 __ |a 637页, [4] 页图版 |c 图 (部分彩图) |d 24cm

• 330 __ |a 本书共15章，分为五篇，第一篇说明深度学习的概念，包括数理基础；第二篇说明TensorFlow的学习地图，从张量、自动微分、梯度下降乃至神经层的实践，逐步解构神经网络；第三篇介绍CNN算法、影像应用、转移学习等；第四篇则进入自然语言处理及语音识别的领域，介绍RNN/BERT/Transformer算法、相关应用等；最后，介绍强化学习的基础知识，包括马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛、Q Learning算法，还有相关案例实践。

• 517 1_ |a 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例

• 606 0_ |a 人工智能 |A ren gong zhi neng |x 算法

• 690 __ |a TP18 |v 5

• 701 _0 |a 陈昭明 |A chen zhao ming |4 著

• 801 _0 |a CN |b WFKJXY |c 20230717

• 905 __ |a WFKJXY |d TP18/299

• 920 __ |a 4370400 |z 1