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题名:
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深度学习 shen du xue xi / 魏翼飞,汪昭颖,李骏编著 , |
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ISBN:
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978-7-302-56204-7 价格： CNY89.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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338页 图 26cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 清华大学出版社 出版日期： 2021 |
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内容提要:
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本书首先概述人工智能、深度学习相关的基本概念和发展历程;然后详细介绍深度学习的基本理论和算法,包括神经网络的关键技术、卷积神经网络的主要框架和应用实例、循环神经网络和无监督学习深度神经网络的模型和应用、深层神经网络的参数优化方法、深度学习模型的轻量化方案以及移动端深度学习案例;之后阐述强化学习的基本理论和算法,包括传统的强化学习方法及其衍生算法以及新型的多智能体或多任务学习模型;最后介绍深度强化学习的具体算法及应用、迁移学习的概念及其在深度学习和强化学习中的应用。 |
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主题词:
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人工神经网络 |
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主题词:
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机器学习 |
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中图分类法:
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TP183 版次： 5 |
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中图分类法:
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TP181 版次： 5 |
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其它题名:
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从神经网络到深度强化学习的演进 |
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主要责任者:
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魏翼飞 wei yi fei 编著 |
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主要责任者:
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汪昭颖 wang zhao ying 编著 |
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主要责任者:
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李骏 li jun 编著 |
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责任者附注:
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魏翼飞,北京邮电大学教授,博士生导师。加拿大卡尔顿大学联合培养博士,爱尔兰都柏林城市大学博士后 ; 汪昭颖,北京邮电大学博士研究生,目前主要研究方向为深度学习、强化学习、边缘计算等技术 ; 李骏,江苏省科技企业家(2018届),视觉检测专家。曾主持研发多个轨道交通视觉检测系统。 |