000
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01315nam 2200325 450
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001
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012019000445
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005
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20190906164243.8
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010
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@a978-7-121-32622-6@dCNY99.00
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100
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@a20180109d2018 em y0chiy50 ea
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101
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0
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@achi
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@aCN@b110000
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105
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@aak a 000yy
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@ar
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1
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@a深度学习@Ashen du xue xi@e一起玩转TensorLayer@f董豪, 郭毅可, 杨光等编著
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@a北京@c电子工业出版社@d2018.1
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@axiv, 316页@c图 (部分彩图)@d24cm
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@a博文视点AI系列@Abo wen shi dian AIxi lie
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@a英文并列题名取自封面
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320
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@a有书目 (第310-316页)
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@a本书由TensorLayer作者领衔写作, TensorLayer社区众包完成, 作者全部来自一线人工智能研究员和工程师, 内容不仅覆盖了传统书籍都有的多层网络、卷积网络、递归网络及增强学习等, 还着重讲解了生成对抗网络、学习方法和实践经验, 配有若干产品级别的实例。者将会从零学会目前最新深度学习, 以及使用TL实现各种应用。
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410
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0
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@12001 @a博文视点AI系列
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510
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1
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@aDeep learing using TensorLayer@zeng
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1
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@a一起玩转TensorLayer@Ayi qi wan zhuan TensorLayer
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0
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@a机器学习@Aji qi xue xi
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@aTP@v5
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0
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@a董豪@Adong hao@4编著
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@a郭毅可@Aguo yi ke@4编著
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@a杨光@Ayang guang@4编著
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0
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@aCN@b湖北三新@c20190906
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905
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@aCDNYKJZYXY@b300601236-7@dTP@e90@f2
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深度学习:一起玩转TensorLayer/董豪, 郭毅可, 杨光等编著.-北京:电子工业出版社,2018.1 |
xiv, 316页:图 (部分彩图);24cm.-(博文视点AI系列) |
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ISBN 978-7-121-32622-6:CNY99.00 |
本书由TensorLayer作者领衔写作, TensorLayer社区众包完成, 作者全部来自一线人工智能研究员和工程师, 内容不仅覆盖了传统书籍都有的多层网络、卷积网络、递归网络及增强学习等, 还着重讲解了生成对抗网络、学习方法和实践经验, 配有若干产品级别的实例。者将会从零学会目前最新深度学习, 以及使用TL实现各种应用。 |
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正题名:深度学习
索取号:TP/90
 
预约/预借
序号
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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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601236
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300601236
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流通五库四楼/
[索取号:TP/90]
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在馆
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2
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601237
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300601237
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流通五库四楼/
[索取号:TP/90]
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在馆
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