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深度学习全书:公式+推导+代码+TensorFlow全程案例

陈昭明

计算机网络/人工智能· 16.8万字

更新时间:2023-08-31 20:39:18

最新章节:15-13 总结
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《深度学习全书——公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》共有15章,分为5部分,第一篇说明深度学习的概念,包括数理基础,特点是结合编程解题,加深读者印象,第二篇说明TensorFlow的学习地图,从张量、自动微分、梯度下降乃至神经层的实践,逐步解构神经网络,第三篇介绍CNN算法、影像应用、转移学习等,第四篇则进入自然语言处理及语音识别的领域,介绍RNN/BERT/Transformer算法、相关应用等,最后,介绍了强化学习的基础知识,包括马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛、QLearning算法,当然,还有相关案例实践。
品牌:清华大学
上架时间:2022-09-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
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