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题名/责任者:

深度学习入门:基于Python的实现/吴喜之, 张敏编著

出版发行项:

北京:中国人民大学出版社,2021.03

ISBN及定价:

978-7-300-29078-2/CNY45.00

载体形态项:

233页:图;26cm

其它题名:

基于Python的实现

丛编项:

基于Python的数据分析丛书

个人责任者:

吴喜之 编著

个人责任者:

张敏 编著

学科主题:

机器学习

学科主题:

软件工具-程序设计

非控制主题词:

Python

中图法分类号:

TP181

中图法分类号:

TP311.561

责任者附注:

吴喜之, 北京大学数学力学系本科毕业, 北卡罗来纳大学统计学博士。中国人民大学统计学院教授, 博士生导师。张敏, 云南财经大学统计学博士, 现就职于重庆工商大学。

提要文摘附注:

深度学习是一种人工智能, 它模仿人脑在处理数据和创建用于决策的模式方面的工作, 诸如处理检测对象、识别语言、翻译语言和进行决策的数据。深度学习是机器学习的一个子领域, 它利用层次化的人工神经网络来实现机器学习的过程。人工神经网络类似于人的大脑, 其神经元节点像网络一样连接在-起。深度学习系统的分层功能使机器可以使用非线性方法处理数据, 它主要用于有监督学习, 也能够从非结构化或未标记的数据中不受监督地学习网络。

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