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题名/责任者:

基于TensorFlow的深度学习:神经网络、计算机视觉和NLP的理论与实践/(美)马格努斯·埃克曼(MagnusEkman)著 周翊民译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-111-74172-5/CNY149.00

载体形态项:

19,407页:图，照片;24cm

并列正题名:

Learning deep learning:theory and practice of neural networks, computer vision, natural language processing, and transformers using TensorFlow

其它题名:

神经网络、计算机视觉和NLP的理论与实践

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

(美) 埃克曼 (Ekman, Magnus) 著

个人次要责任者:

周翊民 译

学科主题:

人工智能-算法-研究

中图法分类号:

TP18

一般附注:

CMP BOOKS Pearson

版本附注:

Pearson Education(培生教育出版集团)授权出版

出版发行附注:

限中国大陆发行

提要文摘附注:

本书介绍了深度神经网络的人工神经元和全连接、卷积和循环层等基本构建模块，展示了如何使用它们来构建先进的架构。书中还讲解了如何使用这些概念构建计算机视觉和自然语言处理(NLP)网络，包括Mask R-CNN、GPT和BERT。此外，书中还描述了自然语言翻译器和能根据图像内容生成自然语言系统的原理。

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