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图书信息
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深度学习
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| ISBN： | 9787302704560 |
定价： | ￥79.00 |
| 作者： | 黄高著 |
出版社： | 清华大学出版社 |
| 出版时间： | 2025年12月 |
版次： | 1版 |
| 开本： | 26cm |
页数： | 14,319页 |
中图法： | TP181 |
相关供货商
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供货商名称
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库存量
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库区
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更新日期
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北京人天书店有限公司
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1
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泰安展厅库
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2026-03-05
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其它供货商库存合计
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500
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2026-03-04
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图书简介 | | 本书共14章，分为四篇：第一篇为深度学习相关的基本概念与理论(第1-2章)梳理了深度学习的发展历程、前沿与趋势，介绍了机器学习任务类型、评价指标、过拟合与欠拟合偏差与方差、最大似然估计、贝叶斯决策、损失函数设计等；第二篇介绍典型神经网络(第3-7章)包括多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络、Transformer和图神经网络；第三篇为深度学习前沿方向，包括深度生成模型、深度神经网络的优化方法、正则化方法、自监督学习、强化学习及深度神经网络的高效计算方法。第四篇为深度学习实战，以PyTorch框架为例介绍张量操作、自动求导和神经网络层构建，同时结合图像分类、文本分类的实战案例展示深度学习模型的实现流程。 |
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