书目信息 |
| 题名： |
深度学习与Python实现及应用
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| 作者： | 郭彤颖 ， 薛亚栋 ， 李娜 编著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 清华大学出版社 2022 |
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| 页数： | 234页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 高等学校智能科学与技术/人工智能专业教材 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 ， TP311.561 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi--高等学校--教材 , 软件工具--ruan jian gong ju--程序设计--高等学校--教材 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-302-59941-8 | |
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| 304 | @a题名页题: 郭彤颖, 薛亚栋, 李娜, 刘冬莉等编著 | |
| 330 | @a本书深入浅出地介绍了深度学习的基础知识和相关技术, 内容涉及近几年深度学习领域的研究热点问题, 主要有深度学习、神经网络及其发展历史, 机器学习的评价指标及算法类型, 前馈神经网络模型、反向传播算法、卷积神经网络及相关技术, AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet、DenseNet等现代卷积神经网络模型、可以处理序列信息的循环神经网络模型及其实现。针对深度学习的实现问题, 分析了网络优化与正则化的相关方法, 列举了三个基于python的实战演练案例, 包括MNIST手写数字识别分类、车辆识别和人脸识别。 | |
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| 深度学习与Python实现及应用/郭彤颖 ... 等编著.-北京：清华大学出版社，2022 |
| 234页：图；26cm.-(高等学校智能科学与技术/人工智能专业教材) |
| ISBN 978-7-302-59941-8：CNY59.00 |
| 本书深入浅出地介绍了深度学习的基础知识和相关技术, 内容涉及近几年深度学习领域的研究热点问题, 主要有深度学习、神经网络及其发展历史, 机器学习的评价指标及算法类型, 前馈神经网络模型、反向传播算法、卷积神经网络及相关技术, AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet、DenseNet等现代卷积神经网络模型、可以处理序列信息的循环神经网络模型及其实现。针对深度学习的实现问题, 分析了网络优化与正则化的相关方法, 列举了三个基于python的实战演练案例, 包括MNIST手写数字识别分类、车辆识别和人脸识别。 |
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正题名：深度学习与Python实现及应用
索取号：TP181/45
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| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 337195 | S337195 | 历史工业书库（图文三楼西）/ [索取号:TP181/45] | 在馆 | |
| 2 | 337196 | S337196 | 历史工业书库（图文三楼西）/ [索取号:TP181/45] | 在馆 | |
| 3 | 337197 | S337197 | 历史工业书库（图文三楼西）/ [索取号:TP181/45] | 在馆 |