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题名/责任者:

深度学习:从入门到精通/王汉生主编 周静编著

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-115-53702-7/CNY49.80

载体形态项:

232页:图;24cm

并列正题名:

Dep learning

其它题名:

从入门到精通

丛编项:

数据科学与统计系列规划教材

个人责任者:

王汉生 主编

个人次要责任者:

周静 编著

学科主题:

机器学习-教材

中图法分类号:

TP181

一般附注:

统计与大数据“十三五”规划教材立项项目

责任者附注:

王汉生, 统计学在商业相关领域教学的杰出代表, 北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系教授、博士生导师、系主任; 1998年北京大学数学学院概率统计系本科毕业, 2001年美国威斯康星大学麦迪逊分校统计系博士毕业, 2003年加入光华至今; 国家杰出青年基金获得者, 全国工业统计学教学研究会青年统计学家协会创始会长, 美国统计学会会士, 国际统计协会推荐会士。先后历任8个国际学术期刊副主编。

书目附注:

有书目 (第232页)

提要文摘附注:

本书全面系统地讲解了深度学习相关的知识。全书共8章, 内容包括深度学习简介及TensorFlow安装, 神经网络基础、神经网络的TensorFlow实现、卷积神经网络基础、经典卷积神经网络 (上)、经典卷积神经网络 (下)、深度学习用于文本序列和深度学习实验项目等内容。本书以知识体系为基础, 以课堂案例为载体, 采取理论与实践相结合的模式编写而成。

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