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题名/责任者:

深入浅出神经网络与深度学习/(澳)迈克尔·尼尔森著 朱小虎译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-115-54209-0/CNY89.00

载体形态项:

227页:图;24cm

并列正题名:

Neural networks and deep learning

丛编项:

图灵程序设计丛书

个人责任者:

(美) 尼尔森 (Nielsen, Michael) 著

个人次要责任者:

朱小虎 译

学科主题:

人工神经网络

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP183

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

迈克尔·尼尔森(Michael Nielsen)计算机科学家、量子物理学家、科普作家,Y Combinator Research的研究Fellow,曾受邀在哈佛大学、斯坦福大学、麻省理工学院、剑桥大学、牛津大学等高校以及谷歌和微软等公司做主题演讲,另著有高分作品《重塑发现》和《量子计算和量子信息》。

提要文摘附注:

本书深入讲解神经网络和深度学习技术,侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向,辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例,介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容,以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书后,读者将能够通过编写Python代码来解决复杂的模式识别问题。

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