| 字段 | 字段内容 |
|---|---|
| 001 | 01h0145062 |
| 005 | 20181123141651.0 |
| 010 | $a: 978-7-121-33793-2$d: CNY109.00 |
| 100 | $a: 20180510d2018 em y0chiy0121 ea |
| 101 | $a: chi |
| 102 | $a: CN$b: 110000 |
| 105 | $a: ak a 000yy |
| 106 | $a: r |
| 200 | $a: 深度学习算法实践$A: shen du xue xi suan fa shi jian$e: 基于Theano和TensorFlow$f: 闫涛, 周琦编著 |
| 210 | $a: 北京$c: 电子工业出版社$d: 2018 |
| 215 | $a: xiii, 570页$c: 图$d: 26cm |
| 314 | $a: 闫涛, 网名“最老程序员”。中科院苏州生物医学工程技术研究所副研究员 (兼), 科技部重点专项: 帕金森症早期预防、“十三五”出生缺陷预防系统研究课题组成员。 |
| 320 | $a: 有书目（第568-570页） |
| 330 | $a: 本书以深度学习算法入门为主要内容, 通过系统介绍Python、NumPy、SciPy等科学计算库, 深度学习主流算法, 深度学习前沿研究, 深度学习服务云平台构建四大主线, 向读者系统地介绍了深度学习的主要内容和研究进展。本书介绍了Python、NumPy、SciPy的使用技巧, 面向谷歌推出的开源深度学习框架TensorFlow, 向读者展示了利用TensorFlow和Theano框架实现线性回归、逻辑回归、多层感知器、卷积神经网络、递归神经网络、长短时记忆网络、去噪自动编码机、堆叠自动编码机、受限玻尔兹曼机、深度信念网络等, 并将这些技术用于MNIST手写数字识别任务。本书不仅讲述了深度学习算法本身, 而且重点讲述了如何将这些深度学习算法包装成Web服务。本书旨在帮助广大工程技术人员快速掌握深度学习相关理论和实践, 并将这些知识应用到实际工作中。 |
| 517 | $a: 基于Theano和TensorFlow$A: ji yu Theanohe TensorFlow |
| 606 | $a: 人工智能$A: ren gong zhi neng$x: 算法$x: 研究 |
| 690 | $a: TP18$v: 5 |
| 701 | $a: 周琦$A: zhou qi$4: 编著 |
| 801 | $a: CN$b: BUCTL$c: 20181123 |
| 905 | $d: TP18$r: CNY109.00$e: 214 |
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