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题名/责任者:

深度学习与Python实现及应用/郭彤颖等编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-302-59941-8/CNY59.00

载体形态项:

234页:图;26cm

个人责任者:

郭彤颖 编著

个人责任者:

薛亚栋 编著

个人责任者:

李娜 编著

个人责任者:

刘冬莉 编著

学科主题:

机器学习-高等学校-教材

学科主题:

程序语言-程序设计-高等学校-教材

非控制主题词:

Python

中图法分类号:

TP181

题名责任附注:

题名页题其余责任者: 薛亚栋, 李娜, 刘冬莉

提要文摘附注:

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间题, 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。

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