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• 200 1_ |a 深度学习 |A shen du xue xi |e 算法入门与Keras编程实践 |d Deep learning |e intro to algorithm and Keras implementation practices |f 李易编著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2021

• 215 __ |a 264页 |c 图 |d 26cm

• 330 __ |a 本书共12章，内容涵盖入门深度学习的绝大部分基础知识。第1章讲解如何搭建深度学习的编程环境，并简单回顾了学习深度学习必备的数学知识。第2章从回归算法出发带领读者踏上深度学习之路。第3-9章全面讲解时下几种主流神经网络结构，包括多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、自动编码器(AE)、变分自动编码器(VAE)、对抗生成网络(GNN)等。第10-12章着重介绍时下主流的几类深度学习应用，包括图像识别、目标检测和自然语言处理等。

• 510 1_ |a Deep learning |e intro to algorithm and Keras implementation practices |z eng

• 606 0_ |a 机器学习 |A Ji Qi Xue Xi

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• 701 _0 |a 李易 |A li yi |4 编著

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