同类推荐
-
-
豆包AI智能应用实战一本通
-
¥78.00
-
-
豆包AI智能应用实战一本通
-
¥78.00
-
-
豆包AI智能应用实战一本通
-
¥78.00
-
-
AI助力开发:Trae+CodeWhisperer+D…
-
¥79.00
-
-
AI助力开发:Trae+CodeWhisperer+D…
-
¥79.00
-
-
AI助力开发:Trae+CodeWhisperer+D…
-
¥79.00
-
-
智能时代的伦理与法律:人工智能治理的多元视角:plur…
-
¥65.00
-
-
人工智能算法从基础到实战
-
¥99.00
-
-
人工智能通识与应用
-
¥39.80
-
-
人工智能基础及应用
-
¥39.90
|
|
图书信息
|
|
|
|
深度学习入门与实践
|
| ISBN: | 9787548746331 |
定价: | ¥36.00 |
| 作者: | 鲁鸣鸣主编 |
出版社: | 中南大学出版社 |
| 出版时间: | 2021年09月 |
开本: | 26cm |
| 页数: | 166页 |
中图法: | TP181 |
相关供货商
|
供货商名称
|
库存量
|
库区
|
更新日期
|
|
|
|
|
|
|
其它供货商库存合计
|
2228
|
|
2025-12-09
|
图书简介 | | 本书通过比较分类问题和逻辑回归问题,引出机器学习的概率分析基础,并建立起逻辑回归和单个神经元的等价性。基于这种等价性,本书将直观地引出深度神经网络的基本思想和架构。然后,本书将分别介绍深度学习目前运用最广泛的两个模型:卷积神经网络和循环神经网络。最后,本书将探讨深度学习在无监督学习领域的一些前沿探索,包括词(节点)嵌入、自编码器、对抗生成网络等。本书主要内容包括:机器学习概述与线性回归模型、基于概率的分类模型、逻辑回归、深度学习概述、反向传播、深度学习训练技巧、卷积神经网络、深层网络的意义、词嵌入模型以及循环神经网络等。 |
|