机读格式显示(MARC)

• 000 02011nam 2200385 450

• 001 0000288265

• 005 20190325095100.0

• 010 __ |a 978-7-111-60046-6 |d CNY69.00

• 099 __ |a CAL 012018078802

• 100 __ |a 20180626d2018 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a afk z 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a PaddlePaddle深度学习实战 |A PaddlePaddle shen du xue xi shi zhan |d = Deep learning by PaddlePaddle |f 刘祥龙 ... [等] 编著 |g 深度学习技术及应用国家工程实验室, 百度技术学院组编 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2018

• 215 __ |a xiv, 246页, [4] 页图版 |c 图 (部分彩图) |d 24cm

• 225 2_ |a 智能系统与技术丛书 |A zhi neng xi tong yu ji shu cong shu

• 300 __ |a 华章IT

• 304 __ |a 题名页题其余责任者: 杨晴虹, 谭中意, 蒋晓琳, 白浩杰

• 314 __ |a 刘祥龙, 北航计算机学院、软件开发环境国家重点实验室副教授。

• 330 __ |a 本书采用由简入繁的原则撰写而成。我们希望本书能成为一名能带领读者领略PaddlePaddle精妙的精神导游。从较为简单的线性回归、逻辑回归到较为复杂的RNN数字识别、个性化推荐、云上部署等，本书结合若干实例，系统地介绍了PaddlePaddle的使用特点。教会读者如何使用框架就像教会了读者一套外功拳法。然而本书不仅关注框架本身的细节用法，还非常注重基础知识和理论，目的是教会读者内功心法。书中既详细描述了神经网络的各个细节，也深入讲解了算法性能优化的思路和技巧，旨在帮助读者深入理解深度学习的精髓。本书共分为10章，每一章都包含理论介绍和对应的代码实现。

• 410 _0 |1 2001 |a 智能系统与技术丛书

• 510 1_ |a Deep learning by PaddlePaddle |z eng

• 606 0_ |a 学习系统 |A xue xi xi tong

• 690 __ |a TP273 |v 5

• 701 _0 |a 刘祥龙 |A liu xiang long |4 编著

• 701 _0 |a 杨晴虹 |A yang qing hong |4 编著

• 701 _0 |a 谭中意 |A tan zhong yi |4 编著

• 701 _0 |a 蒋晓琳 |A jiang xiao lin |4 编著

• 701 _0 |a 白浩杰 |A bai hao jie |4 编著

• 712 02 |a 深度学习技术及应用国家工程实验室 |A shen du xue xi ji shu ji ying yong guo jia gong cheng shi yan shi |4 组编

• 712 02 |a 百度技术学院 |A bai du ji shu xue yuan |4 组编

• 801 _0 |a CN |b 安徽时代 |c 20181030

• 905 __ |a AUSTL |d TP273/L883