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题名/责任者:

Python深度学习入门:从零构建CNN和RNN/(美)塞思·韦德曼著 郑天民译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-115-55564-9/CNY79.00

载体形态项:

19,192页:图;24cm

并列正题名:

Deep learning from Scratch

丛编项:

图灵程序设计丛书

个人责任者:

(美) 韦德曼 (Weidman, Seth) 著

个人次要责任者:

郑天民 译

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP311.561

出版发行附注:

英文原版由O'Reilly Media, Inc.出版 简体中文版由人民邮电出版社出版, 2021 英文原版的翻译得到O'Reilly Media, inc.的授权 此简体中文版的出版和销售得到出版权和销售权的所有者O'Reilly Media, inc.的许可

责任者附注:

塞思·韦德曼 (Seth Weidman)，是一位数据科学家，具有多年应用和教授机器学习概念的经验。郑天民，日本足利工业大学信息工程学硕士，研究方向为人工智能在大规模调度系统中的应用，在国际三大索引上发表多篇论文。

提要文摘附注:

本书全面介绍了深度学习知识，借助数学公式、示意图和代码，旨在帮助读者从数学层面、概念层面和应用层面理解神经网络。读者可以跟随本书构建和训练神经网络模型，从而解决实际问题。另外，本书着重介绍卷积神经网络和循环神经网络，并提供PyTorch开源神经网络库的使用方法，有助于学习构建更高级的神经网络架构。

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