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• 200 1_ |a 用Python实现深度学习框架 |A yong Pythonshi xian shen du xue xi kuang jia |f 张觉非, 陈震著

• 210 __ |a 北京 |c 人民邮电出版社 |d 2020

• 215 __ |a 271页 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a 图灵原创 |A tu ling yuan chuang

• 314 __ |a 张觉非, 本科毕业于复旦大学计算机系, 于中国科学院古脊椎动物与古人类研究所取得古生物学硕士学位, 目前在互联网行业从事机器学习算法相关工作。陈震, 硕士毕业于北京大学。现任奇虎360智能工程部总监、负责人, 带领团队建设集团的机器学习计算调度平台、机器学习建模平台、机器学习推理引擎以及推荐平台等AI基础设施。

• 330 __ |a 全书分为三个部分。第一部分是原理篇, 实现了MatrixSlow框架的核心基础设施, 并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理, 比如模型、计算图、训练、梯度下降法及其各种变体。第二部分是模型篇, 介绍了多种具有代表性的模型, 包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide & Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络, 这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构以及它们之间的联系外, 还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题。第三部分是工程篇, 讨论了一些与深度学习框架相关的工程问题, 内容涉及训练与评估, 模型的保存、导入和服务部署, 分布式训练, 等等。

• 410 _0 |1 2001 |a 图灵原创

• 606 0_ |a 软件工具 |A ruan jian gong ju |x 程序设计

• 690 __ |a TP311.561 |v 5

• 701 _0 |a 张觉非 |A zhang jue fei |4 著

• 701 _0 |a 陈震 |A chen zhen |4 著

• 801 _0 |a CN |b LIB |c 20210904

• 905 __ |a LIB |d TP311.561/101