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MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:97

题名/责任者:
深度学习神经网络设计及案例研究/(美) Daniel Graupe著 周志杰 ... [等] 译
出版发行项:
北京:科学出版社,2021
ISBN及定价:
978-7-03-069765-3/CNY130.00
载体形态项:
x, 253页:图;24cm
统一题名:
Deep learning neural networks : design and case studies
丛编项:
信息科学技术学术著作丛书
个人责任者:
格罗彼 (Graupe, Daniel)
个人次要责任者:
周志杰
学科主题:
机器学习
学科主题:
人工神经网络
中图法分类号:
TP181
中图法分类号:
TP183
版本附注:
据2016年英文版译出
相关题名附注:
原文题名取自版权页
责任者附注:
责任者汉译姓取自CIP: 格罗彼
书目附注:
有书目
提要文摘附注:
本书主要对深度学习神经网络模型的设计与应用进行研究。首先,对深度学习神经网络理论的发展历史、基本概念进行回顾。然后,对深度学习神经网络衍生出的反向传播神经网络、卷积神经网络、大内存存储与检索神经网络进行深入分析。通过20个实际应用案例,对不同结构深度学习神经网络的优缺点进行比较,总结这些神经网络在不同领域的应用优势。最后,给出所有应用案例的核心代码,方便读者在这些代码的基础上,完成相应深度学习神经网络模型的设计和重构。
使用对象附注:
从事深度学习神经网络相关专业研究人员和工程技术人员,人工智能、复杂系统建模、机器学习等专业的研究生
随书光盘:
全部MARC细节信息>>
索书号 条码号 年卷期 馆藏地 书刊状态
TP181/199 01388488   西区4层      可借
TP181/199 01388487   总馆      可借
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