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题名/责任者:

深度学习模型与算法基础/许庆阳, 宋勇, 张承进编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-302-65107-9/CNY55.00

载体形态项:

263页:图;26cm

个人责任者:

许庆阳 编著

个人责任者:

宋勇 编著

个人责任者:

张承进 编著

学科主题:

机器学习-算法

中图法分类号:

TP181

书目附注:

有书目 (第 [259] -263页)

提要文摘附注:

本书介绍了深度学习常见理论模型与算法，涵盖了深度学习的发展历程、基础理论、核心算法、应用领域以及相关工具。通过对常见的深度学习模型进行剖析，阐述神经网络前向计算中的数据转换原理，并细致地推导和分析了神经网络参数学习方法，从而使学生能够充分地理解神经网络的工作原理以及网络架构设计思路，以便学生在以后的科研和工作过程中，能够进行自主架构的设计，提升我国的自主创新能力。

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