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题名/责任者:

深度学习全书:公式+推导+代码+TensorFlow全程案例/洪锦魁主编 陈昭明著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2022.09

ISBN及定价:

978-7-302-61030-4/CNY159.00

载体形态项:

637页, [4] 页图版:图;24cm

其它题名:

公式+推导+代码+TensorFlow全程案例

个人责任者:

陈昭明 著

个人次要责任者:

洪锦魁 主编

学科主题:

人工智能-算法

中图法分类号:

TP18

责任者附注:

洪锦魁, 中国台湾计算机专家, IT图书知名作者。陈昭明, 成功大学统计系学士、清华大学工业工程研究所硕士。目前担任Python、机器学习、深度学习、AloT讲师。

提要文摘附注:

全书共15章, 分为5部分, 第一篇说明深度学习的概念, 包括数理基础, 特点是结合编程解题, 加深读者印象, 第二篇说明TensorFlow的学习地图, 从张量、自动微分、梯度下降乃至神经层的实践, 逐步解构神经网络, 第三篇介绍CNN算法、影像应用、转移学习等, 第四篇则进入自然语言处理及语音识别的领域, 介绍RNN/BERT/Transformer算法、相关应用等, 最后, 介绍了强化学习的基础知识, 包括马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛算法、Q Learning算法, 当然, 还有相关案例实践。本书尝试以程序设计取代定理证明, 缩短学习历程, 增进学习乐趣。

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