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题名/责任者:

深度学习:基于PyTorch的实现/周静, 鲁伟编著

出版发行项:

北京:中国人民大学出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-300-31237-8/CNY56.00

载体形态项:

221页:图;26cm

并列正题名:

Deep learning in action:with PyTorch

其它题名:

基于PyTorch的实现

丛编项:

数据科学与大数据技术丛书

个人责任者:

周静 编著

个人责任者:

鲁伟 编著

学科主题:

机器学习

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP181

中图法分类号:

TP311.561

责任者附注:

周静, 北京大学光华管理学院博士, 中国人民大学统计学院副教授、博士生导师, 中国人民大学应用统计科学研究中心研究员, 研究方向为社交网络数据建模、人工智能在肺癌诊疗中的应用等。鲁伟, 深度学习算法工程师, 著有《深度学习笔记》和《机器学习: 公式推导与代码实现》, 有多个医学影像深度学习项目的管理、研发和落地经验。

提要文摘附注:

本书从人工智能的定义与发展历程, 深度学习的适用领域, 深度学习与回归分析、机器学习、人工智能之间的关系及常见深度学习框架的适用场景开始, 系统介绍深度学习的内容。具体包括神经网络的张量与数学基础、前馈神经网络、神经网络的pytorch实现、卷积神经网络基础、经典CNN模型介绍、序列模型、深度生成模型等内容。本书介绍当前深度的初步知识, 以应用为手段, 介绍方法要点, 为学生进一步学习大数据分析方法打下扎实基础。

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