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@aa z 000yy
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2001
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@a深度学习简明教程@9shen du xue xi jian ming jiao cheng@b专著@f焦李成[等]编著
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@a西安@c西安电子科技大学出版社@d2023
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@a247页@c照片，图@d23cm
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@a人工智能前沿技术丛书@f焦李成总主编
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@a编著还有：刘梦琨、杨淑媛、刘芳、李玲玲、陈璞花等
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@a本书共四部分，包括16章。在深度学习理论概述部分中，分析了人工智能历史、发展与现状。在深度学习模型基础部分中，从神经网络的基础出发，讨论了人工神经网络的结构、原理、性质与典型应用；接着依序详细回顾了反向传播算法、卷积神经网络、自编码网络、Hopfield神经网络、循环神经网络等几类基本网络的功能、结构、算法与典型应用；在深度学习进阶中，分别对残差网络、生成式对抗网络、深度强化学习、图神经网络、多尺度深度几何网络、Transformer网络进行了介绍。此后，简述了几种深度学习实验平台、工具的实例与方法，并展望了深度学习未来的发展方向。
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@aDeep learning@zeng
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@a机器学习@j教材
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@aTP181@v5
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690
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@aTP18@v4
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701 0
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@a焦李成@9jiao li cheng@4编著
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@aCN@b58marc.cn@c20240229
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@aMUSE@dTP18@e770
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| 深度学习简明教程/焦李成[等]编著.-西安：西安电子科技大学出版社，2023 |
| 247页：照片，图；23cm.-(人工智能前沿技术丛书/焦李成总主编) |
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| ISBN 7-5606-6957-3：CNY48.00 |
| 本书共四部分，包括16章。在深度学习理论概述部分中，分析了人工智能历史、发展与现状。在深度学习模型基础部分中，从神经网络的基础出发，讨论了人工神经网络的结构、原理、性质与典型应用；接着依序详细回顾了反向传播算法、卷积神经网络、自编码网络、Hopfield神经网络、循环神经网络等几类基本网络的功能、结构、算法与典型应用；在深度学习进阶中，分别对残差网络、生成式对抗网络、深度强化学习、图神经网络、多尺度深度几何网络、Transformer网络进行了介绍。此后，简述了几种深度学习实验平台、工具的实例与方法，并展望了深度学习未来的发展方向。 |
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正题名：深度学习简明教程
索取号：TP18/770 馆藏复本情况：2
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