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题名/责任者:

深度学习:理论、方法与PyTorch实践/翟中华, 孟翔宇编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-302-56848-3/CNY109.00

载体形态项:

xiii, 431页:图 (部分彩图);24cm

并列正题名:

Deep learning:theory, methods and practice with PyTorch

其它题名:

理论、方法与PyTorch实践

个人责任者:

翟中华 编著

个人责任者:

孟翔宇 编著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书分为两篇，基础篇主要讲解深度学习的理论知识，实战篇是代码实践及应用。基础篇(第1-13章)包括由传统机器学习到深度学习的过渡、图像分类的数据驱动方法、Softmax损失函数、优化方法与梯度、卷积神经网络的各种概念、卷积过程、卷积神经网络各种训练技巧、梯度反传、各种卷积网络架构、递归神经网络和序列模型、基于深度学习的语言模刑生成模刑生成对抗网络等内容；实战篇(第14-19章)包括应用卷积神经网络进行图像分类、各种网络架构、网络各层可视化、猫狗图像识别、文本分类、GAN图像生成等。

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