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02439nam 2200337 450
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012022000120
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20210825151328.2
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@a978-7-111-66236-5@dCNY99.00
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@a20200910d2020 em y0chiy50 ea
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@achi
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@aCN@b110000
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@aaf z 000yy
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@ar
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@a飞桨PaddlePaddle深度学习实战@Afei jiang PaddlePaddleshen du xue xi shi zhan@d= Deep learning by PaddlePaddle@f刘祥龙 ... [等] 编著@g深度学习技术及应用国家工程实验室, 百度技术学院组编@zeng
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@a北京@c机械工业出版社@d2020.8
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@axi, 373页, [6] 页图版@c图 (部分彩图)@d24cm
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@a智能系统与技术丛书@Azhi neng xi tong yu ji shu cong shu
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@a题名页题: 刘祥龙, 杨晴虹, 胡晓光, 于佃海, 白浩杰编著
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@a刘祥龙, 副教授, 博士生导师, 现任职于北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室, 主要研究大数据检索、大规模视觉分析、可信赖深度学习等。杨晴虹, 博士, 中科院系列高级工程师, 北航软件学院人工智能专业主讲教师, 美国南康涅狄格州立大学图书信息科学访问学者, 美国耶鲁大学技术创新实验室数据分析专家。发表国际论文几十篇, 主要研究领域有机器学习、知识挖掘、大数据分析、项目管理和科研管理等。胡晓光, 百度杰出研发架构师, 10余年自然语言处理研发经验, 参与的机器翻译项目获得国家科技进步二等奖, 现负责飞桨核心训练框架和模型算法的研发, 致力于打造最好用的深度学习平台。
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@a本书从实战角度讲解了如何基于飞桨PaddlePaddle进行深度学习。全书一共15章, 主要分为三个部分。第一部分为数学与编程基础篇 (第1-2章), 首先介绍了学习深度学习需要掌握的基础知识, 其后概述了深度学习发展历史、应用场景以及飞桨的相关内容。第二部分为深度学习基础篇 (第3-9章), 重点介绍了神经网络以及深度网络的主流模型, 包括多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等, 同时详细讲解了深度学习常用的注意力机制和算法优化策略。第三部分为飞桨实践篇 (第10-15章), 分别结合计算机视觉、自然语言处理、个性化推荐等领域中深度学习的主要应用, 介绍目前比较经典的深度学习模型以及飞桨实现, 帮助读者从入门到精通。
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@12001 @a智能系统与技术丛书
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@aDeep learning by PaddlePaddle@zeng
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@a机器学习@Aji qi xue xi
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@aTP@v5
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@a刘祥龙@Aliu xiang long@4编著
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@a杨晴虹@Ayang qing hong@4编著
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@a胡晓光@Ahu xiao guang@4编著
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@a深度学习技术及应用国家工程实验室@Ashen du xue xi ji shu ji ying yong guo jia gong cheng shi yan shi@4组编
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02
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@a百度技术学院@Abai du ji shu xue yuan@4组编
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@aCN@bCDNYKJZYXY@c20200910
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@aCDNYKJZYXY@b300648115-6@dTP@e191@f2
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