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• 200 1_ |a 深度学习 |A shen du xue xi |f (瑞士)翁贝托·米凯卢奇(Umberto Michelucci)著

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2019.9

• 215 __ |a 268页 |d 24cm

• 225 2_ |a 智能系统与技术丛书 |A Zhi Neng Xi Tong Yu Ji Shu Cong Shu

• 330 __ |a 本书探讨深度学习中的高级主题，例如优化算法、超参数调整、Dropout和误差分析，以及如何解决在训练深度神经网络时遇到的典型问题。书中首先介绍单一神经元网络的激活函数（ReLu、sigmoid和Swish），然后介绍如何使用TensorFlow进行线性和逻辑回归，以及如何选择正确的代价函数，之后讨论具有多个层和神经元的更复杂的神经网络结构，并探讨了权重的随机初始化问题。本书用一整章对神经网络误差分析进行全面概述，给出解决来自不同分布的方差、偏差、过拟合和数据集问题的例子。

• 461 _0 |1 2001 |a 智能系统与技术丛书

• 606 0_ |a 机器学习 |A Ji Qi Xue Xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _1 |a 米凯卢奇 |A Mi Kai Lu Qi |g (Michelucci, Umberto) |4 著

• 801 _0 |a CN |b DQNU |c 20191129

• 905 __ |a DQNU |d TP181/M66 |s 3