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Python深度學習原理、算法與案例

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內容簡介

本書涵蓋深度學習的專業基礎理論知識,包括深度學習概述、機器學習基礎、神經網路基礎、卷積神經網路、迴圈神經網路、正則化與深度學習優化,以及比較流行的應用場景實踐。本書配套70個示例源碼及PPT課件。本書共11章外加3個附錄,系統講解深度學習的基礎知識與領域應用實踐。

本書內容包括深度學習概述、機器學習基礎、神經網路基礎、卷積神經網路和迴圈神經網路、正則化與深度學習優化、計算機視覺應用、目標檢測應用、文本分析應用、深度強化學習應用、TensorFlow模型應用、Transformer模型應用等。附錄中還給出機器學習和深度學習中用到的數學基礎知識,包括線性代數、概率論和資訊理論等。本書適合Python深度學習初學者、深度學習演算法開發人員學習,也適合作為高等院校計算機技術、人工智慧、大數據相關專業的教材或教學參考書。
 

作者介紹

鄧立國

東北大學計算機應用博士,廣東工業大學教師。主要研究方向為數據挖掘、知識工程、大數據處理、雲計算、分散式運算等。著有圖書《scikit-learn機器學習實戰》《Python數據分析與挖掘實戰》《Python大數據分析演算法與實例》《Python機器學習算法與應用》《數據庫原理與應用(SQL Server 2016版本)》。
 

詳細資料

  • ISBN:9787302628774
  • 規格:平裝 / 336頁 / 19 x 26 x 1.68 cm / 普通級 / 1-1
  • 出版地:中國

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