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000
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012019000216
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20191113130747.7
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010
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@a978-7-115-51723-4@dCNY89.00
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@a20190923d2019 em y0chiy50 ea
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@achi
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@aCN@b110000
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@aa a 000yy
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@ar
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1
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@a深入理解神经网络@Ashen ru li jie shen jing wang luo@e从逻辑回归到CNN@f张觉非著
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210
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@a北京@c人民邮电出版社@d2019.9
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@a11, 310页@c图@d24cm
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@a图灵原创@Atu ling yuan chuang
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@a张觉非, 本科毕业于复旦大学计算机系, 于中国科学院古脊椎动物与古人类研究所取得古生物学硕士学位, 目前在互联网行业从事机器学习算法相关工作。
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@a有书目
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@a本书以神经网络为线索, 沿着从线性模型到深度学习的路线讲解神经网络的原理和实现。全书将数学基础知识与机器学习和神经网络紧密结合, 包含线性模型的结构与局限、损失函数、基于一阶和二阶信息的优化算法、模型自由度与正则化、神经网络的表达能力、反向传播与计算图自动求导、卷积神经网络等主题, 帮助读者建立基于数学原理的较深刻的洞见和认知。书中还提供了逻辑回归、多层全连接神经网络和多种训练算法的Python实现, 以及运用TensorFlow搭建和训练多种卷积神经网络的代码实例。
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@12001 @a图灵原创
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@a从逻辑回归到CNN@Acong luo ji hui gui dao CNN
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@a人工神经网络@Aren gong shen jing wang luo@x研究
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@aTP@v5
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701
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0
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@a张觉非@Azhang jue fei@4著
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@aCN@bCDNYKJZYXY@c20191113
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905
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@aCDNYKJZYXY@b300607619-21@dTP@e106@f3
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| 深入理解神经网络：从逻辑回归到CNN/张觉非著.-北京：人民邮电出版社，2019.9 |
| 11, 310页：图；24cm.-(图灵原创) |
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| ISBN 978-7-115-51723-4：CNY89.00 |
| 本书以神经网络为线索, 沿着从线性模型到深度学习的路线讲解神经网络的原理和实现。全书将数学基础知识与机器学习和神经网络紧密结合, 包含线性模型的结构与局限、损失函数、基于一阶和二阶信息的优化算法、模型自由度与正则化、神经网络的表达能力、反向传播与计算图自动求导、卷积神经网络等主题, 帮助读者建立基于数学原理的较深刻的洞见和认知。书中还提供了逻辑回归、多层全连接神经网络和多种训练算法的Python实现, 以及运用TensorFlow搭建和训练多种卷积神经网络的代码实例。 |
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正题名：深入理解神经网络
索取号：TP/106
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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607619
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300607619
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流通五库四楼/
[索取号:TP/106]
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在馆
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2
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607620
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300607620
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流通五库四楼/
[索取号:TP/106]
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在馆
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3
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607621
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300607621
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流通五库四楼/
[索取号:TP/106]
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在馆
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