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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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    深度学习算法实践:吴岸城

    作者:吴岸城 出版社:电子工业出版社 出版时间:2017 ISBN:978-7-121-31793-4
    索书号:TP181/9 分类号:TP181 页数:208页 价格:79.00
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    本书以一位软件工程师在工作中遇到的问题为主线, 阐述了如何从软件工程思维向算法思维转变、如何将任务分解成算法问题, 并结合程序员在工作中经常面临的产品需求, 详细阐述了应该怎样从算法的角度看待、分解需求, 并结合经典的任务对深度学习算法做了清晰的分析。
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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
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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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