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• 010 __ |a 978-7-302-59941-8 |d CNY59.00

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• 200 1_ |a 深度学习与Python实现及应用 |A shen du xue xi yu Python shi xian ji ying yong |f 郭彤颖等编著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2022

• 215 __ |a 234页 |c 图 |d 26cm

• 304 __ |a 题名页题其余责任者: 薛亚栋, 李娜, 刘冬莉

• 330 __ |a 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。

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |x 高等学校 |j 教材

• 606 0_ |a 程序语言 |A cheng xu yu yan |x 程序设计 |x 高等学校 |j 教材

• 610 0_ |a Python |A Python

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 郭彤颖 |A guo tong ying |4 编著

• 701 _0 |a 薛亚栋 |A xue ya dong |4 编著

• 701 _0 |a 李娜 |A li na |4 编著

• 701 _0 |a 刘冬莉 |A liu dong li |4 编著

• 801 _0 |a CN |b HDUL |c 20230525

• 905 __ |a HDUL |d TP181/0722

• 920 __ |a 233030 |z 1