书目信息 |
| 题名： |
人人可懂的深度学习
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| 作者： | 凯莱赫 著 ；赵启军 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2021 |
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| 页数： | 11,207页 | |
| 开本： | 21cm | |
| 丛书名： | 信息技术科普丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181-49 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--普及读物 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-68010-9 | |
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| 330 | @a本书将深度学习技术的发展历史、现状和未来向读者娓娓道来，以深入浅出的方式介绍了深度学习的核心思想和关键技术，非常适合尚不具备专业背景的读者学习和了解什么是深度学习技术，如何进行深度学习，深度学习适合哪些任务，深度学习还有哪些不足。本书对深度学习中的一些关键问题（如过拟合和梯度消失）、核心技术（如反向传播和梯度下降）、典型模型（如卷积神经网络和循环神经网络）的讲解简洁而不失深刻，对深度学习技术未来发展的讨论很有启发性，专业人士也能从中获益。 | |
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| 人人可懂的深度学习=Deep learning/(爱尔兰)约翰·D.凯莱赫(John D. Kelleher)著/赵启军译.-北京：机械工业出版社，2021 |
| 11,207页：图；21cm.-(信息技术科普丛书) |
| ISBN 978-7-111-68010-9：CNY69.00 |
| 本书将深度学习技术的发展历史、现状和未来向读者娓娓道来，以深入浅出的方式介绍了深度学习的核心思想和关键技术，非常适合尚不具备专业背景的读者学习和了解什么是深度学习技术，如何进行深度学习，深度学习适合哪些任务，深度学习还有哪些不足。本书对深度学习中的一些关键问题（如过拟合和梯度消失）、核心技术（如反向传播和梯度下降）、典型模型（如卷积神经网络和循环神经网络）的讲解简洁而不失深刻，对深度学习技术未来发展的讨论很有启发性，专业人士也能从中获益。 |
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正题名：人人可懂的深度学习
索取号：TP181-49/1
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| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 1910754 | 219107543 | 样本书库/ [索取号:TP181-49/1] | 在馆 | |
| 2 | 1910755 | 219107552 | 新区/ [索取号:TP181-49/1] | 在馆 | |
| 3 | 1910756 | 219107561 | 新区/5100080502/ [索取号:TP181-49/1] | 在馆 |