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01h0475168 20241113113924.0 $a: 978-7-115-60082-0$d: CNY109.80 $a: 20230209d2023 em y0chiy0110 ea $a: chi$c: eng $a: CN$b: 110000 $a: ak a 000yy $a: r $a: 动手学深度学习$A: dong shou xue shen du xue xi$e: PyTorch版$f: (美) 阿斯顿·张, (美) 扎卡里·C. 立顿, (美) 亚历山大·J. 斯莫拉著$d: Dive into deep learning$f: Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Alexander J. Smola$g: Xiaoting He, Rachel Hu$g: 何孝霆, 瑞潮儿·胡译$z: eng $a: 北京$c: 人民邮电出版社$d: 2023 $a: 572页, [8] 页图版$c: 图 (部分彩图)$d: 26cm $a: 异步图书 $a: 责任者(Lipton)规范汉译姓:利普顿 $a: 有书目(第562-572页) $a: 本书包含15章,第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识,并由线性模型引出最简单的神经网络—多层感知机;第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具;第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素,并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。 $1: 0$a: Dive into deep learning$m: Chinese $a: 机器学习 $a: TP181$v: 5 $a: 斯莫拉$A: si mo la$g: (Smola, Alexander J.)$4: 著 $a: 胡$A: hu$g: (Hu, Rachel)$4: 译 $a: CN$b: 百万庄$c: 20230209 $a: BUPT$d: TP181$r: CNY109.80$e: Z263(H) |
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