文献类型:专著 浏览次数:28
  • 题名:深度学习.从基础到实践.下
  • 责任者:(美)安德鲁·格拉斯纳(Andrew Glassner)著
  • 出版社人民邮电出版社
  • 出版年:2022.12
  • ISBN:978-7-115-55451-2
  • 定价:99.90
  • 载体形态项:418-799页 26cm
  • 个人责任者:格拉斯纳著、罗家佳译
  • 学科主题:机器学习
  • 中图法分类号:TP181
  • 提要文摘附注:本书从基本概念和理论入手,通过近千张图和简单的例子由浅入深地进行讲解深度学习的相关知识,且不涉及复杂的数学内容。本书分为上下两册。上册着重介绍深度学习的基础知识,旨在帮助读者建立扎实的知识储备,主要介绍随机性与基础统计学、训练与测试、过拟合与欠拟合、神经元、学习与推理、数据准备、分类器集成算法、前馈网络、激活函数、反向传播等内容。下册介绍机器学习的scikit-learn库和深度学习的Keras库(这两种库均基于Python语言),以及卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、强化学习、生成对抗网络等内容,还介绍了一些创造性应用,并给出了一些典型的数据集,以帮助读者更好地了解学习。
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