机读格式显示(MARC)

• 000 01520nam 2200301 450

• 001 0000345638

• 005 20200907154400.0

• 010 __ |a 978-7-302-53960-5 |d CNY69.00

• 099 __ |a CAL 012020025131

• 100 __ |a 20200428d2020 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a ak a 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 深度学习入门 |A Shen Du Xue Xi Ru Men |e 基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现 |f 红色石头著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2020

• 215 __ |a x, 190页 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a 人工智能与大数据系列 |A Ren Gong Zhi Neng Yu Da Shu Ju Xi Lie

• 314 __ |a 红色石头, 本名王柳。北京大学硕士, 数据科学与人工智能高级研发工程师, CSDN博客专家。

• 320 __ |a 有书目 (第189-190页)

• 330 __ |a 本书是一本系统介绍深度学习基础知识和理论原理的入门书籍。本书从神经网络的基本结构入手, 详细推导了前向传播与反向传播的数学公式和理论支持, 详细介绍了如今各种优化神经网络的梯度优化算法和正则化技巧, 给出了在实际应用中的超参数调试和网络训练的技巧。同时, 也介绍了典型的卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN), 除了介绍理论基础外, 本书以Python为基础, 详细介绍了如今主流的深度学习框架PyTorch和TensorFlow, 并分别使用这两种框架来构建相应的项目, 帮助读者从理论和实践中提高自己的深度学习知识水平。

• 410 _0 |1 2001 |a 人工智能与大数据系列

• 517 1_ |a 基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现 |A Ji Yu Pytorch He Tensorflow De Li Lun Yu Shi Xian

• 606 0_ |a 机器学习 |A Ji Qi Xue Xi

• 690 __ |a TP181 |v 4

• 701 _0 |a 红色石头 |A Hong Se Shi Tou |4 著

• 801 _0 |a CN |b SEU |c 20200428

• 905 __ |a AUSTL |d TP181/H732