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• 200 1_ |a 深度学习与Python实现及应用 |A Shen Du Xue Xi Yu Python Shi Xian Ji Ying Yong |f 郭彤颖等编著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2022

• 215 __ |a 234页 |c 图 |d 26cm

• 304 __ |a 编著还有：薛亚栋、李娜、刘冬莉等

• 330 __ |a 本书深入浅出地介绍了深度学习的基础知识和相关技术，内容涉及近几年深度学习领域的研究热点问题，主要有深度学习、神经网络及其发展历史，机器学习的评价指标及算法类型，前馈神经网络模型、反向传播算法、卷积神经网络及相关技术，AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet、DenseNet等现代卷积神经网络模型、可以处理序列信息的循环神经网络模型及其实现。针对深度学习的实现问题，分析了网络优化与正则化的相关方法，列举了三个基于python的实战演练案例，包括MNIST手写数字识别分类、车辆识别和人脸识别。

• 606 0_ |a 机器学习 |A Ji Qi Xue Xi

• 606 0_ |a 软件工具 |A Ruan Jian Gong Ju |x 程序设计

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 690 __ |a TP311.561 |v 5

• 701 _0 |a 郭彤颖 |A Guo Tong Ying |4 编著

• 801 _0 |a CN |b WFKJXY |c 20230827

• 905 __ |a WFKJXY |d TP181/321

• 920 __ |a 4370400 |z 1