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001 __ 2020021721
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010 __ ■a978-7-111-64627-3■dCNY59.00
100 __ ■a20200331d2020    em y0chiy0110    ea
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200 1_ ■a深度学习快速实践■9shen du xue xi kuai su shi jian■f(美)迈克·贝尼科(MikeBernico)著
210 __ ■a北京■c机械工业出版社■d2020.2
215 __ ■a304页■d24cm
225 2_ ■a深度学习系列
330 __ ■a本书内容包括神经网络的基础，深度神经网络的优化和验证，深度神经网络开发和训练环境的构建，使用TensorBoard进行网络训练的监控，以及模的超参数优化。本书详细介绍的深度学习问题，包括基本的回归问题、二元分类问题和多元分类问题；还包括较为复杂的卷积神经网络对图像的分类和使用预训练CNN进行的迁移学习；使用递归神经网络进行时间序列预测、自然语言分类，以及通过sequence—to—sequence模型进行机器翻译；深度强化学习的智能体构建，以及生成对抗网络的图像生成。
461 _0 ■12001 ■a深度学习系列
606 0_ ■a机器学习
690 __ ■aTP181■v5
701 _0 ■c(美)■a迈克·贝尼科(MikeBernico)■9mai ke · bei ni ke ( M i k e B e r n i c o )■4著
801 _0 ■aCN■b91CIP■c20200331