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• 200 1_ |a 深度学习模型与算法基础 |A shen du xue xi mo xing yu suan fa ji chu |f 许庆阳, 宋勇, 张承进编著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2023

• 215 __ |a 263页 |c 图 |d 26cm

• 320 __ |a 有书目 (第 [259] -263页)

• 330 __ |a 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。

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |x 算法

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 许庆阳 |A xu qing yang |4 编著

• 701 _0 |a 宋勇 |A song yong |4 编著

• 701 _0 |a 张承进 |A zhang cheng jin |4 编著

• 801 _0 |a CN |b CAU |c 20241029

• 905 __ |a CAU |d TP181/268

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