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题名/责任者:

Python深度学习:模型、方法与实现/(保)伊凡·瓦西列夫(Ivan Vasilev)著 冀振燕[等]译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-111-68845-7/CNY129.00

载体形态项:

13,300页:图;24cm

并列正题名:

Advanced deep learning with Python

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

(保) 瓦西列夫 (Vasilev, Ivan) 著

个人次要责任者:

冀振燕 译

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP311.561

题名责任附注:

译者还有：赵子涵、刘伟、刘冀瑞、董为

版本附注:

Packt Publishing授权出版

责任者附注:

伊凡·瓦西列夫（IvanVasilev），索菲亚大学的人工智能硕士。他是深度神经网络的医学图像分类和分割领域的机器学习工程师和研究员。自2017年以来，他一直专注于金融机器学习。他正在开发一个基于Python的平台，该平台为快速试验用于算法交易的不同机器学习算法提供基础。

提要文摘附注:

本书首先介绍构建模块和神经网络背后的数学知识，然后介绍CNN及其在计算机视觉领域的先进应用，以及在对象检测和图像分割中应用流行的CNN架构。还将介绍变分自编码器和GAN，以及如何使用神经网络来提取单词的复杂向量表示。在继续讨论各种类型的循环网络(如LSTM和GRU)之前，会介绍如何在没有RNN的情况下使用注意力机制处理序列数据。然后，介绍如何使用图神经网络处理结构化数据，以及如何使用元学习采用较少的训练样本来训练神经网络。最后，了解如何将深度学习应用于自动驾驶汽车。

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