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• 010 __ |a 978-7-5487-4633-1 |d CNY36.00

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• 200 1_ |a 深度学习入门与实践 |f 鲁鸣鸣主编

• 210 __ |a 长沙 |c 中南大学出版社 |d 2021.10

• 215 __ |a 169页 |d 26cm

• 330 __ |a 本书通过比较分类问题和逻辑回归问题，引出机器学习的概率分析基础，并建立起逻辑回归和单个神经元的等价性。基于这种等价性，本书将直观地引出深度神经网络的基本思想和架构。然后，本书将分别介绍深度学习目前运用最广泛的两个模型：卷积神经网络和循环神经网络。最后，本书将探讨深度学习在无监督学习领域的一些前沿探索，包括词(节点)嵌入、自编码器、对抗生成网络等。本书主要内容包括：机器学习概述与线性回归模型、基于概率的分类模型、逻辑回归、深度学习概述、反向传播、深度学习训练技巧、卷积神经网络、深层网络的意义、词嵌入模型以及循环神经网络等。

• 333 __ |a 机器学习研究人员

• 606 0_ |a 机器学习

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 鲁鸣鸣 |4 主编

• 801 _0 |a CN |b 人天书店 |c 20211103