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• 200 1_ |a 深度学习入门与TensorFlow实践 |A shen du xue xi ru men yu TensorFlow shi jian |f 林炳清著

• 210 __ |a 北京 |c 人民邮电出版社 |d 2022

• 215 __ |a 326页 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a 深度学习系列 |A shen du xue xi xi lie

• 330 __ |a 本书首先介绍深度学习方面的数学知识与Python基础知识，线性模型中的线性回归模型和logistic模型；然后讲述正向传播算法、反向传播算法及深度神经网络的完整训练流程，输出层的激活函数和隐藏层的常见激活函数，深度学过拟合和欠拟合，应对过拟合的方法，以及使用TensorFlow 2建立深度神经网络模型的步骤；接着介绍卷积神经网络及其重要的组成部分—卷积和池化，以及如何使用TensorFlow 2建立卷积神经网络；后讨论如何从零开始实现循环神等。

• 410 _0 |1 2001 |a 深度学习系列

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 606 0_ |a 人工智能 |A ren gong zhi neng |x 算法

• 690 __ |a TP18 |v 5

• 701 _0 |a 林炳清 |A lin bing qing |4 著

• 801 _0 |a CN |b NMU |c 20220222

• 905 __ |a AUSTL |d TP18/L158