MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：24
- 题名/责任者:
- 深度学习:基础与概念/克里斯托弗·M.毕晓普 休·毕晓普著 邹欣[等]译
- 出版发行项:
- 北京:人民邮电出版社,2025.05
- ISBN及定价:
- 978-7-115-66370-2/CNY188.00
- 载体形态项:
- 12, 561页:图;26cm
- 并列正题名:
- Deep learning:fundamentals and concepts
- 丛编项:
- 深度学习系列
- 个人责任者:
- 毕晓普 (Bishop, Christopher M.) 著
- 个人责任者:
- 毕晓普 (Bishop, Hugh) 著
- 个人次要责任者:
- 邹欣 译
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP18
- 一般附注:
- 异步图书
- 出版发行附注:
- 由Springer Nature Switzerland AG授权出版
- 责任者附注:
- 克里斯托弗·M.毕晓普 (Christopher M. Bishop), 微软公司技术研究员、微软研究院科学智能中心 (MicrosoftResearch Al4Science) 负责人。休·毕晓普 (Hugh Bishop), Wayve公司 (伦敦一家基于端到端深度学习的自动驾驶公司) 应用科学家, 负责设计和训练深度神经网络。
- 书目附注:
- 有书目 (第529-548页) 和索引
- 提要文摘附注:
- 本书共20章。本书首先介绍深度学习的发展历程、基本概念及其在诸多领域 (如医疗诊断、图像合成等) 产生的深远影响 ; 继而深入探讨支撑深度学习的数学原理, 包括概率、标准分布等 ; 在网络模型方面, 从单层网络逐步深入到多层网络、深度神经网络, 详细讲解其结构、功能、优化方法及其在分类、回归等任务中的应用, 同时涵盖卷积网络、Transformer等前沿架构及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的独特作用。本书还对正则化、采样、潜变量、生成对抗网络、自编码器、扩散模型等关键技术展开深入分析, 阐释其原理、算法流程及实际应用场景。
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| 索书号 | 条码号 | 年卷期 | 校区—馆藏地 | 书刊状态 | 还书位置 |
| TP18/274 | B00860953 | 西校区—自然书库（西校区） | 可借 | 自然书库（西校区） |
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