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韩江雷
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机器学习精讲
:(加) 安德烈·布可夫, Andriy Burkov, 韩江雷
作者：
(加) 安德烈·布可夫, Andriy Burkov, 韩江雷
出版社：
人民邮电出版社
出版时间：
2020
ISBN：
978-7-115-51853-8
索书号：
TP181/54
分类号：
TP181
页数：
196页
价格：
69.00
复本数：
在馆数：
累借天数：
累借次数：
本书用简短的篇幅、精炼的语言, 讲授机器学习领域必备的知识和技能。全书共11章和一个术语表, 依次介绍了机器学习的基本概念、符号和定义、算法、基本实践方法、神经网络和深度学习、问题与解决方案、进阶操作、非监督学习以及其他学习方式等, 涵盖了监督学习和非监督学习、支持向量机、神经网络、集成学习、梯度下降、聚类分析、维度降低、自编码器、迁移学习、强化学习、特征工程、超参数调试等众多核心概念和方法。全书最后给出了一个较为详尽的术语表。
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PyTorch生成对抗网络编程
:(英) 塔里克·拉希德, 韩江雷
作者：
(英) 塔里克·拉希德, 韩江雷
出版社：
人民邮电出版社
出版时间：
2020
ISBN：
978-7-115-54638-8
索书号：
TP181/149
分类号：
TP181
页数：
206页
价格：
79.00
复本数：
在馆数：
累借天数：
累借次数：
本书以直白、简短的方式向读者介绍了生成对抗网络, 并且教读者如何使用PyTorch按部就班地编写生成对抗网络。全书共3章和5个附录, 分别介绍了PyTorch基础知识、用PyTorch开发神经网络、改良神经网络以提升效果、引入CUDA和GPU以加速GAN, 以及生成高质量图像的卷积GAN、条件式GAN等话题。附录部分介绍了在很多机器学习相关教程中被忽略的主题, 包括计算平衡GAN的理想损失值、概率分布和采样, 以及卷积如何工作, 还简单解释了为什么梯度下降不适用于对抗式机器学习。
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文献类型
中文图书
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出版社
人民邮电出版社
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作者
(加) 安德烈·布可夫, Andriy Burkov, 韩江雷
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