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题名/责任者:

Python深度学习:模型、方法与实现/(保)伊凡·瓦西列夫(Ivan Vasilev)著 冀振燕[等]译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-111-68845-7/CNY129.00

载体形态项:

300页:图;24cm

并列正题名:

Dvanced deep leaning with Python

其它题名:

模型、方法与实现

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

(保) 瓦西列夫 (Vasilev, Ivan) 著

个人次要责任者:

冀振燕 译

学科主题:

面向对象语言,Python-软件工具-程序设计

非控制主题词:

Python

中图法分类号:

TP311.561

中图法分类号:

TP312PY

一般附注:

华章IT

版本附注:

由Packt Publishing授权独家出版

责任者附注:

伊凡·瓦西列夫 (Ivan Vasilev),索菲亚大学的人工智能硕士。他是深度神经网络的医学图像分类和分割领域的机器学习工程师和研究员。

提要文摘附注:

本书集合了基于应用领域的高级深度学习的模型、方法和实现。本书分为四部分。第1部分介绍了深度学习的构建和神经网络背后的数学知识。第二部分讨论深度学习在计算机视觉领域的应用。第三部分阐述了自然语言和序列处理。讲解了使用神经网络提取复杂的单词向量表示。讨论了各种类型的循环网络,如长短期记忆网络和门控循环单元网络。第四部分介绍一些虽然还没有被广泛采用但有前途的深度学习技术,包括如何在自动驾驶上应用深度学习。学完本书,读者将掌握与深度学习相关的关键概念,学会如何使用TensorFlow和PyTorch实现相应的AI解决方案。

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