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MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:48

题名/责任者:
用Python实现深度学习框架/张觉非, 陈震著
出版发行项:
北京:人民邮电出版社,2020
ISBN及定价:
978-7-115-54837-5/CNY89.00
载体形态项:
271页:图;24cm
个人责任者:
张觉非
个人责任者:
陈震
学科主题:
软件工具-程序设计
中图法分类号:
TP311.561
一般附注:
图灵原创
提要文摘附注:
本书带领读者用原生Python语言和Numpy线性代数库实现一个基于计算图的深度学习框架,该框架称作MatrixSlow(类似简易版的PyTorch、TensorFlow或Caffe)。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,并围绕实现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、结构与它们之间的联系外,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。
随书光盘:
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索书号 条码号 年卷期 馆藏地 书刊状态
TP311.561/454 01383611   总馆      可借
TP311.561/454 01383612   总馆      可借
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