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题名/责任者:

动手学深度学习:PyTorch版/阿斯顿·张(Aston Zhang)[等]著 何孝霆，瑞潮儿·胡(Rachel Hu)译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2023.02

ISBN及定价:

978-7-115-60080-6 精装/CNY229.80

载体形态项:

572页:图;26cm

并列正题名:

Dive into deep learning

个人责任者:

张 (Zhang, Aston) 著

个人次要责任者:

何孝霆 译

个人次要责任者:

胡 (女，Hu, Rachel) 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

一般附注:

异步图书 异步社区

题名责任附注:

著者还有：(美)扎卡里·C. 立顿(Zachary C. Lipton)、李沐、(德)亚历山大·J. 斯莫拉(Alexander J. Smola)

责任者附注:

阿斯顿·张（Aston Zhang），亚马逊应用科学家，美国伊利诺伊大学香槟分校计算机科学博士，统计学和计算机科学双硕士。他专注于机器学习的研究，并在数个学术会议发表过论文。他担任过NeurIPS、ICML、KDD、WWW、WSDM、SIGIR、AAAI等学术会议的程序委员或审稿人以及Frontiersin BigData期刊的编委。

提要文摘附注:

本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。

使用对象附注:

本书适用于在校大学生、技术人员和研究人员

电子资源:

http://www.zxhsd.com/kgsm/ts/2023/03/10/5962891.shtml

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