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深度学习算法与实践
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深度强化学习算法与实践: 基于PyTorch的实现
:张校捷
作者：
张校捷
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2022
ISBN：
978-7-121-42972-9
索书号：
TP181/100
分类号：
TP181
页数：
X, 246页
价格：
108.00
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本书从强化学习的基础知识出发, 结合PyTorch深度学习框架, 介绍深度强化学习算法各种模型的相关算法原理和基于PyTorch的代码实现。作为一本介绍深度强化学习知识的相关图书, 本书介绍了常用的强化学习环境, 基于价值网络的强化学习算法和基于策略梯度的强化学习算法, 以及一些常用的比较流行的深度强化学习算法 (如蒙特卡洛树搜索) 等。另外, 还介绍了深度强化学习算法在实际问题中的一些应用。
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深度学习算法与实践
:于子叶
作者：
于子叶
出版社：
人民邮电出版社
出版时间：
2020
ISBN：
978-7-115-50047-2
索书号：
TP181/93
分类号：
TP181
页数：
242页, [8] 页图版
价格：
69.00
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本书内容包含3个部分, 第一部分为深度学习的数学基础 (第1-4章) , 第二部分为深度学习基本组件 (第5-9章) , 第三部分为深度学习中比较常见的应用场景以及相关应用 (第10-12章) 。从深度学习相关的数学基础开始, 逐步深入描述深度学习的算法基础以及相关实现, 进而介绍深度学习的实际应用。
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深度学习之模型设计: 核心算法与案例实践
:言有三
作者：
言有三
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2020
ISBN：
978-7-121-39030-2
索书号：
TP18/51
分类号：
TP18
价格：
88.00
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本书理论知识体系完备, 由浅入深, 系统性地介绍了深度学习模型的发展脉络, 以及模型网络深度设计、模型网络宽度设计、模型通道维度设计、残差连接设计、分组卷积设计、多尺度网络与非正常卷积设计、多输入网络设计、时序神经网络设计、三维卷积网络设计、动态推理模型与注意力机制设计、生成对抗网络设计等主流深度学习模型的设计思想。同时, 本书为各模型设计思想提供了大量的实例, 供读者实战演练。
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深度学习的计算方法: 理论、实践与应用
:(新加坡) Wei Qi Yan, 周浦城, 秦晓燕, 鲍蕾
作者：
(新加坡) Wei Qi Yan, 周浦城, 秦晓燕, 鲍蕾
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2021
ISBN：
978-7-121-42138-9
索书号：
TP181/64
分类号：
TP181
页数：
17, 172页
价格：
62.00
复本数：
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本书共8章。第1-2章主要介绍了深度学习的相关概念、发展简史、主要进展, 以及典型的深度学习平台 (MATLAB和TensorFlow) 、数据增广技术和相关数学基础 ; 第3-5章阐述了深度学习的典型网络模型, 包括卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、生成对抗网络及深度Q-学习等模型, 重点介绍了这些模型背后的数学原理 ; 第6章重点介绍了胶囊网络与流形学习 ; 第7章介绍了玻尔兹曼机及其变体, 包括受限玻尔兹曼机、深度玻尔兹曼机及概率图模型 ; 第8章介绍了迁移学习、孪生网络、集成学习及深度学习方面的重要工作。
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中文图书
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出版社
电子工业出版社
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人民邮电出版社
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电子工业出版社
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人民邮电出版社
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作者
(新加坡) Wei Qi Yan, 周浦城, 秦晓燕, 鲍蕾
(
1
)
于子叶
(
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张校捷
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)
言有三
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(新加坡) Wei Qi Yan, 周浦城, 秦晓燕, 鲍蕾
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于子叶
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张校捷
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言有三
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出版年
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深度学习算法与实践
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