书目信息 |
| 题名： |
Python深度学习
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| 作者： | 吴茂贵 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2019 |
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| 页数： | 12,307页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 智能系统与技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP311.561 ， TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi , 软件工具--ruan jian gong ju--程序设计 , 软件 , 人工智能--理论 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-63717-2 | |
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| 200 | 1 | @aPython深度学习@9Python shen du xue xi@b专著@e基于PyTorch@dDeep learning with Python and PyTorch@f吴茂贵[等]著@zeng |
| 210 | @a北京@c机械工业出版社@d2019 | |
| 215 | @a12,307页@c图@d24cm | |
| 225 | 2 | @a智能系统与技术丛书 |
| 304 | @a著者还有：郁明敏、杨本法、李涛、张粤磊 | |
| 330 | @a本书从工具使用、技术原理、算法设计、案例实现等多个维度对深度学习进行了讲解。全书共16章，分为三部分。第一部分PyTorch基础，首先讲解了机器学习和数据科学中必然会用到的工具——Numpy的使用方法，然后从多个角度讲解了PyTorch的必备基础知识，最后讲解了PyTorch的神经网络工具箱和数据处理工具箱。第二部分深度学习基础，从技术原理、算法设计、实践技巧等维度讲解了机器学习和深度学习的经典理论、算法以及提升深度学习模型性能的多种技巧。第三部分深度学习实践，从工程实践的角度讲解了深度学习的工程方法和在一些热门领域的实践方案。 | |
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| Python深度学习：基于PyTorch=Deep learning with Python and PyTorch/吴茂贵[等]著.-北京：机械工业出版社，2019 |
| 12,307页：图；24cm.-(智能系统与技术丛书) |
| ISBN 978-7-111-63717-2：CNY89.00 |
| 本书从工具使用、技术原理、算法设计、案例实现等多个维度对深度学习进行了讲解。全书共16章，分为三部分。第一部分PyTorch基础，首先讲解了机器学习和数据科学中必然会用到的工具——Numpy的使用方法，然后从多个角度讲解了PyTorch的必备基础知识，最后讲解了PyTorch的神经网络工具箱和数据处理工具箱。第二部分深度学习基础，从技术原理、算法设计、实践技巧等维度讲解了机器学习和深度学习的经典理论、算法以及提升深度学习模型性能的多种技巧。第三部分深度学习实践，从工程实践的角度讲解了深度学习的工程方法和在一些热门领域的实践方案。 |
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正题名：Python深度学习
索取号：TP311.561/157
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