书目信息 |
| 题名： |
深度学习理论与实战
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| 作者： | 李理 编著 | |
| 分册： | 基础篇 | |
| 出版信息： | 北京 电子工业出版社 2019 |
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| 页数： | 413页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-121-36536-2 | |
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| 312 | @a封面英文题名：Deep learning theory and practice | |
| 330 | @a本书不仅包含人工智能、机器学习及深度学习的基础知识，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等，而且也囊括了学会使用TensorFlow、PyTorch和Keras这三个主流的深度学习框架的最小知识量；不仅有针对相关理论的深入解释，而且也有实用的技巧，包括常见的优化技巧、使用多GPU训练、调试程序及将模型上线到生产系统中。本书希望同时兼顾理论和实战，使读者既能深入理解理论知识，又能把理论知识用于实战，因此本书每介绍完一个模型都会介绍其实现，读者阅读完一个模型的介绍之后就可以运行、阅读和修改相关代码，从而可以更加深刻地理解理论知识。 | |
| 333 | @a机器学习者 | |
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| 深度学习理论与实战.基础篇/李理编著.-北京：电子工业出版社，2019 |
| 413页：图；24cm |
| 使用对象：机器学习者 |
| ISBN 978-7-121-36536-2：CNY109.00 |
| 本书不仅包含人工智能、机器学习及深度学习的基础知识，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等，而且也囊括了学会使用TensorFlow、PyTorch和Keras这三个主流的深度学习框架的最小知识量；不仅有针对相关理论的深入解释，而且也有实用的技巧，包括常见的优化技巧、使用多GPU训练、调试程序及将模型上线到生产系统中。本书希望同时兼顾理论和实战，使读者既能深入理解理论知识，又能把理论知识用于实战，因此本书每介绍完一个模型都会介绍其实现，读者阅读完一个模型的介绍之后就可以运行、阅读和修改相关代码，从而可以更加深刻地理解理论知识。 |
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| 相关链接 |
正题名：深度学习理论与实战
索取号：TP181/32:1
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| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 1833472 | 218334728 | 样本书库/4110520202/ [索取号:TP181/32:1] | 在馆 | |
| 2 | 1833473 | 218334737 | 理科库/3111270201/ [索取号:TP181/32:1] | 在馆 | |
| 3 | 1833474 | 218334746 | 理科库/3111270201/ [索取号:TP181/32:1] | 在馆 |