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题名:
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深度学习入门 / (日)瀧雅人著 , 杨秋香，王卫兵等译 |
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ISBN:
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978-7-111-65531-2 价格： CNY79.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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12,223页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 2020 |
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内容提要:
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本书的内容大体可以分为机器学习基础、顺序传播神经网络的深度学习、玻尔兹曼机和深度强化学习四个部分。其中机器学习基础部分介绍了神经网络、机器学习与深度学习的数学基础、典型任务、数据集等；顺序传播神经网络的深度学习部分介绍了梯度下降法的机器学习、深度学习的正则化、误差反向传播法、自编码器、卷积神经网络以及循环神经网络等；玻尔兹曼机部分对图模型神经网络的机器学习进行了介绍；深度强化学习部分则重点介绍了强化学习中的深度神经网络学习的理论和方法。 |
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主题词:
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机器学习 |
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中图分类法:
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TP181 版次： 5 |
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主要责任者:
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瀧雅人 著 |
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次要责任者:
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杨秋香 译 |
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次要责任者:
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王卫兵 译 |
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责任者附注:
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瀧雅人，理学博士，2009年完成东京大学大学院理学系研究科物理学专业博土后期课程。现任理化学研究所跨学科理论与数学科学计划（iTHEMS）高级研究员。 |