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题名/责任者:

深度学习:算法入门与Keras编程实践/李易编著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021.04

ISBN及定价:

978-7-111-67415-3/CNY89.80

载体形态项:

264页:图;26cm

并列正题名:

Deep learning:intro to algorithm and keras implementation practices

其它题名:

算法入门与Keras编程实践

个人责任者:

李易 编著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

一般附注:

恒盛杰资讯

提要文摘附注:

本书共12章, 内容涵盖入门深度学习的绝大部分基础知识。第1章讲解如何搭建深度学习的编程环境, 并简单回顾了学习深度学习必备的数学知识。第2章从回归算法出发带领读者踏上深度学习之路。第3-9章全面讲解时下几种主流神经网络结构, 包括多层感知机 (MLP) 、卷积神经网络 (CNN) 、循环神经网络 (RNN) 、自动编码器 (AE) 、变分自动编码器 (VAE) 、对抗生成网络 (GNN) 等。第10-12章着重介绍时下主流的几类深度学习应用, 包括图像识别、目标检测和自然语言处理等。

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