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题名/责任者:

深度学习入门:基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现/红色石头著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-302-53960-5/CNY69.00

载体形态项:

10,190页:图;24cm

其它题名:

基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现

丛编项:

大数据与人工智能技术丛书

个人责任者:

王柳 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

王柳,笔名红色石头,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。擅长机器学习、深度学习算法理论,实战经验丰富。个人风格是擅长使用通俗易懂的语言深入浅出地讲解深度学习算法理论和知识点。累计发布原创文章200多篇。开设过GitChat达人课,开办过机器学习实战训练营,服务读者近5000人。

书目附注:

有书目(第189-190页)

提要文摘附注:

本书是一本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。

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