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• 200 1_ |a 深度学习 |A shen du xue xi |h 下 |f 张宪超著

• 210 __ |a 北京 |c 科学出版社 |d 2019

• 215 __ |a 436页 |c 图 |d 26cm

• 312 __ |a 英文并列题名取自封面

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 本书分为上下两卷，五个部分。上卷包括两个部分：第一部分是基础算法，包括机器学习基础算法、早期神经网络算法、深度学习的正则化方法和深度学习的优化方法；第二部分是判别式模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆模型（LSTM）、注意力机制和记忆网络。下卷包括三个部分：第三部分是生成式模型，包括深度置信网络/深度玻尔兹曼机、自编码器（AE）/变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）、像素级生成、深度聚类等；第四部分是前沿技术，讨论深度强化学习；第五部分是安全保障，包括深度学习的可解释性和对抗样本的攻击与防御。

• 510 1_ |a Deep learning |z eng

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 张宪超 |A zhang xian chao |4 著

• 801 _0 |a CN |b CAU |c 20191227

• 905 __ |a CAU |d TP181/117/V.2

• 920 __ |a 211180 |z 1