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- 000 01427nam0 2200301 450
- 010 __ |a 978-7-03-069765-3 |d CNY130.00
- 100 __ |a 20211108d2021 em y0chiy50 ea
- 200 1_ |a 深度学习神经网络设计及案例研究 |A shen du xue xi shen jing wang luo she ji ji an li yan jiu |b 专著 |f (美)Daniel Graupe著 |g 周志杰[等]译
- 210 __ |a 北京 |c 科学出版社 |d 2021.09
- 215 __ |a 10,253页 |d 24cm
- 304 __ |a 译者还有:贺维、韩晓霞、胡冠宇
- 330 __ |a 本书主要对深度学习神经网络模型的设计与应用进行研究。首先,对深度学习神经网络理论的发展历史、基本概念进行回顾。然后,对深度学习神经网络衍生出的反向传播神经网络、卷积神经网络、大内存存储与检索神经网络进行深入分析。通过20个实际应用案例,对不同结构深度学习神经网络的优缺点进行比较,总结这些神经网络在不同领域的应用优势。最后,给出所有应用案例的核心代码,方便读者在这些代码的基础上,完成相应深度学习神经网络模型的设计和重构。
- 333 __ |a 本书适用于从事深度学习神经网络相关专业研究人员和工程技术人员
- 410 _0 |1 2001 |a 信息科学技术学术著作丛书
- 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi
- 606 0_ |a 人工神经网络 |A ren gong shen jing wang luo
- 701 _0 |a 格罗彼 |A ge luo bi |c (美) |c (Graupe, Daniel) |4 著
- 702 _0 |a 周志杰 |A zhou zhi jie |4 译