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• 200 1_ |a 深度学习入门 |A Shen Du Xue Xi Ru Men |b 专著 |e 基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现 |f 红色石头著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2020

• 215 __ |a 190页 |d 24cm

• 225 1_ |a 人工智能与大数据系列

• 330 __ |a 本书是一本系统介绍深度学习基础知识和理论原理的入门书籍。本书从神经网络的基本结构入手，详细推导了前向传播与反向传播的数学公式和理论支持，详细介绍了如今各种优化神经网络的梯度优化算法和正则化技巧，给出了在实际应用中的超参数调试和网络训练的技巧。这两种框架来构建相应的项目，帮助读者从理论和实践中提高自己的深度学习知识水平。

• 333 __ |a 本书适合深度学习初学者、对深度学习感兴趣的在校大学生和有意向转行AI领域的IT从业人员，也可作为相关专业读者的参考工具手册

• 517 1_ |a 基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现 |A Ji Yu Pytorchhe Tensorflowde Li Lun Yu Shi Xian

• 606 0_ |a 机器学习

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 红色石头 |A Hong Se Shi Tou |4 著

• 801 _0 |a CN |b ZPHC |c 20201121

• 905 __ |a ZPHC |d TP181/44