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  • 套装2册 深度学习+动手学深度学习
  • 新华书店正版
    • 作者: [美]Ian Goodfellow(伊恩·古德费洛)、[加]Yoshua Bengio(约书亚·本吉奥)、[加]Aaron Courville(亚伦·库维尔)著 | | 赵申剑、黎彧君、符天凡、李凯译
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2017-07-01 00:00:00
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    • 作者: [美]Ian Goodfellow(伊恩·古德费洛)、[加]Yoshua Bengio(约书亚·本吉奥)、[加]Aaron Courville(亚伦·库维尔)著| 赵申剑、黎彧君、符天凡、李凯译
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2017-07-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2017-07-01
    • 字数:805000.000
    • 页数:500
    • 开本:其他
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787115461476
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:人民邮电出版社

    套装2册 深度学习+动手学深度学习

    作  者:[美]Ian Goodfellow(伊恩·古德费洛)、[加]Yoshua Bengio(约书亚·本吉奥)、[加]Aaron Courville(亚伦·库维尔) 著 赵申剑、黎彧君、符天凡、李凯 译 等
    定  价:253
    出 版 社:人民邮电出版社
    出版日期:2017年07月01日
    页  数:500
    装  帧:简装
    ISBN:9787115461476
    主编推荐

    《深度学习》
    AI圣经!深度学习领域奠基性的经典畅销书!长期位居美国亚马逊AI和机器学习类图书靠前!所有数据科学家和机器学习从业者的推荐阅读图书!特斯拉CEO埃隆·马斯等靠前外众多专家推荐! 深度学习是机器学习的一个分支,它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识,所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念,而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。 本书囊括了数学及相关概念的背景知识,包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时,它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术,包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等,并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的null

    内容简介

    《深度学习》
    《深度学习》由优选知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被认可为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
    《动手学深度学习》
    本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理,还演示它们的实现和运行。与传统图书不同,本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本,它将文字、null

    作者简介

    《深度学习》
    作者简介: Ian Goodfellow,谷歌公司(Google)研究科学家,2014年蒙特利尔大学机器学习博士。他的研究兴趣涵盖大多数深度学习主题,特别是生成模型以及机器学习的安全和隐私。他在研究对抗样本方面是一位有影响力的早期研究者,他发明了生成式对抗网络,在深度学习领域贡献很好。 Yoshua Bengio,2018年图灵奖得主,蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系(DIRO)教授,蒙特利尔学习算法研究所(MILA)负责人,CIFAR项目的共同负责人,加拿大统计学习算法研究。Yoshua Bengio的主要研究目标是了解产生智力的学习原则。他还教授“机器学习”研究生课程(IFT6266),并培养了一大批研究生和博士后。 Aaron Courville,蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系的助理教授,也是LISA实验室的成员。目前他的研究兴趣集中在发展深度学null

    精彩内容

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    《深度学习》
    《动手学深度学习》
    【注】本套装以商品标题及实物为准,因仓位不同可能会拆单发货,如有需要购买前可联系客服确认后再下单,谢谢!

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