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题名/责任者:

深度学习:数学基础、算法模型与实战/于子叶编著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-111-72427-8/CNY99.00

载体形态项:

271页, [4] 页图版:图 (部分彩图);24cm

并列正题名:

Deep learning:basics, model building and practice

其它题名:

数学基础算法模型与实战

丛编项:

人工智能科学与技术丛书

个人责任者:

于子叶 编著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

提要文摘附注:

本书以系统性地介绍深度学习理论和相关技术应用为目标，对框架实现及多种深度学习模型进行了详细讲解。在介绍计算机图形学(CV)和自然语言处理(NLP)任务之外，还会对科学研究、城市监测等方面的范例应用进行讲解。本书知识全面、实用，共10章，内容包括深度学习数学基础，深度学习基础模型(全连接网络、卷积神经网络、循环神经网络、Transformer等) 和实现，多场景多领域最佳实践，模型优化、加速与部署等。

使用对象附注:

有数据分析需求的技术人员、科研人员，以及互联网数据分析人员，深度学习培训班及相关专业研究生

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