书目详细信息
： 深度学习入门:从理论到TensorFlow实践
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-115-69397-6:CNY99.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 深度学习入门/.林炳清著 |
| 出版发行项： | 北京:,人民邮电出版社:,2026.06 |
| 载体形态项： | 326页:;+图:;+24cm |
| 提要文摘： | 本书首先介绍深度学习方面的数学知识与Python基础知识, 线性模型中的线性回归模型和logistic模型; 然后讲述正向传播算法、反向传播算法及深度神经网络的完整训练流程, 输出层的激活函数和隐藏层的常见激活函数, 深度学习的过拟合和欠拟合, 应对过拟合的方法, 以及使用TensorFlow2建立深度神经网络模型的步骤; 接着介绍卷积神经网络及其两个重要的组成部分--卷积和池化, 以及如何使用TensorFlow2建立卷积神经网络; 最后讨论如何从零开始实现循环神经网络, 如何搭建深度学习框架如何使用TensorFlow2建立循环神经网络模型。 |
| 题名主题： | 机器学习 研究 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 林炳清 著 |
| 记录来源： | CN 湖北三新 20260822 |
| 记录来源： | CN GGNY 20260919 |