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题名/责任者:

破解深度学习:模型算法与实现.基础篇/瞿炜, 李力, 杨洁著

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2024.10

ISBN及定价:

978-7-115-64619-4/CNY109.80

载体形态项:

264页:图 (部分彩图);24cm

其它题名:

模型算法与实现

个人责任者:

瞿炜 著

个人责任者:

李力 著

个人责任者:

杨洁 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

瞿炜, 美国伊利诺伊大学人工智能博士, 哈佛大学、京都大学客座教授; 前中国科学院大学教授、模式识别国家重点实验室客座研究员; 国家部委特聘专家、重点实验室学术委员会委员; 知名国际期刊编委, 多个顶级学术期刊审稿人及国际学术会议委员。李力, 人工智能专家, 长期致力于计算机视觉和强化学习领域的研究与实践。曾在多家顶尖科技企业担任资深算法工程师, 拥有十余年行业经验, 具备丰富的技术能力和深厚的理论知识。杨洁, 人工智能和自然语言处理领域资深应用专家, 在自然语言理解、基于知识的智能服务、跨模态语言智能、智能问答系统等技术领域具有深厚的实战背景。

提要文摘附注:

本书总计9章, 深入浅出地介绍了深度学习的理论与算法基础, 从理论到实战全方位展开。前三章旨在帮助读者快速入门, 介绍了必要的数学概念和代码工具的使用。后六章沿着深度学习的发展脉络, 从最简单的多层感知机开始, 讲解了深度神经网络的基本原理、常见问题、优化算法, 以及三大典型模型 (卷积神经网络、循环神经网络和注意力神经网络)。

使用对象附注:

本书适合有志于投身人工智能领域的人员阅读, 也适合作为高校人工智能专业的理想教材

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