书目详细信息
： 深度学习全书:公式+推导+代码+TensorFlow全程案例
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-302-61030-4:CNY159.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 深度学习全书/.洪锦魁主编/.陈昭明著 |
| 出版发行项： | 北京:,清华大学出版社:,2022 |
| 载体形态项： | 637页:;+图:;+24cm |
| 提要文摘： | 全书共15章，分为5部分，第一篇说明深度学习的概念，包括数理基础，特点是结合编程解题，加深读者印象，第二篇说明TensorFlow的学习地图，从张量、自动微分、梯度下降乃至神经层的实践，逐步解构神经网络，第三篇介绍CNN算法、影像应用、转移学习等，第四篇则进入自然语言处理及语音识别的领域，介绍RNN/BERT/Transformer算法、相关应用等，最后，介绍了强化学习的基础知识，包括马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛算法、Q Learning算法，当然，还有相关案例实践。本书尝试以程序设计取代定理证明，缩短学习历程，增进学习乐趣。 |
| 题名主题： | 人工智能 算法 |
| 中图分类： | TP18 |
| 个人名称等同： | 洪锦魁 主编 |
| 个人名称次要： | 陈昭明 著 |
| 记录来源： | CN WXLS 20230907 |