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题名:
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深度学习 / (英) 斯沃纳·古普塔, 雷汉·阿里·安萨里, 迪帕扬·萨卡尔著 , 毛国君, 林江宏译 |
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ISBN:
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978-7-302-60698-7 价格： CNY79.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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xii, 217页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 清华大学出版社 出版日期： 2022.9 |
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内容提要:
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本书引导读者通过R 3.x语言编程实现各种深度学习技术。本书提供的一套实例将帮助读者解决回归、二项分类和多项分类问题, 并详细探索超参数优化等问题。读者将通过实战案例实现卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、长短时记忆网络 (LSTM)、序列到序列模型、生成对抗网络 (GAN) 和强化学习。读者还将学习到使用GPU进行大型数据集的高性能计算, 以及R中的并行计算编程, 读者还将熟悉诸如MXNet这样的并行编程库, 这些库是专为高效利用图形处理器 (GPU) 计算和实现最先进的深度学习算法而设计的。读者还将学习如何解决NLP中常见和不那么常见的问题, 如目标检测和动作识别, 读者将在深度学习应用程序中利用预先训练好的模型做迁移学习。这本书为数据科学家、机器学习实践者、深度学习研究人员和AI爱好者, 提供了学习深度学习领域关键算法的实战案例。读者可能会在研究工作或项目中面临实现深度学习技术和算法的问题。 |
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主题词:
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机器学习 |
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中图分类法:
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TP181 版次： 5 |
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主要责任者:
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古普塔 著 |
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主要责任者:
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安萨里 著 |
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主要责任者:
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萨卡尔 著 |
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次要责任者:
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毛国君 译 |
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次要责任者:
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林江宏 译 |