文献类型:专著 浏览次数:12
  • 题名:深度学习全书.公式+推导+代码+TensorFlow全程案例
  • 责任者:洪锦魁主编
  • 出版社清华大学出版社
  • 出版年:2022
  • ISBN:978-7-302-61030-4
  • 定价:159.00
  • 载体形态项:637页, [4] 页图版 24cm
  • 个人责任者:洪锦魁主编、陈昭明著
  • 学科主题:人工智能
  • 中图法分类号:TP18
  • 提要文摘附注: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。
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