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深度学习黑箱—数学基础与架构设计
| 著者 | (美)克里希南杜·乔杜里(Krishnendu Chaudhury)[等]著,鞠强[等]译 |
| ISBN | 9787111790341 |
| 中图分类 | TP181 自动化技术、计算机技术 |
| 学科分类 | 工学 |
| 版次 | 第1版 |
| 出版社 | 机械工业出版社 |
| 丛书名 | 智能系列与技术丛书 |
| 出版年 | 2025 |
| 页码 | 16,431页 |
| 价格 | ¥149.00 |
| 可推荐册数 | 请登录后查看 |
| 核心评分 |
8.1/10
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📝 内容简介
本书详细阐释深度学习的数学基础与架构设计，通过精心设计的章节，逐步带领读者从基础的数学工具深入复杂的深度学习架构，涵盖从向量和矩阵到神经网络的训练、优化和正则化，再到生成模型、自编码器等前沿主题，并提供详尽的数学分析和代码示例。
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