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联邦学习
:杨强
作者：
杨强
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2020
ISBN：
978-7-121-38522-3
索书号：
TP181/4716
分类号：
TP181
页数：
16,192页
价格：
89.00
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本书将描述联邦学习如何将分布式机器学习、密码学、基于金融规则的激励机制和博弈论结合起来，以解决分散数据的使用问题。介绍不同种类的面向隐私保护的机器学习解决方案以及技术背景，并描述一些典型的实际问题解决
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深度学习笔记
:鲁伟
作者：
鲁伟
出版社：
北京大学出版社
出版时间：
2020
ISBN：
978-7-301-16122-7
索书号：
TP181/2725
分类号：
TP181
页数：
190页
价格：
69.00
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本书以深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)为核心，介绍了深度学习的理论基础、通用方法和三大网络的原理与实践。全书代码以Keras框架作为范例。
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生成式深度学习
:(英)大卫·福斯特(DavidFoster)
作者：
(英)大卫·福斯特(DavidFoster)
出版社：
东南大学出版社
出版时间：
2020
ISBN：
978-7-5641-8827-6
索书号：
TP181/3142
分类号：
TP181
页数：
308页
价格：
99.00
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生成式建模（Generative modeling）是人工智能领域最热门的研究课题之一。现在算法已经可以教一台机器在绘画、写作和作曲等人类活动中取得出色的表现。通过这本实用指南，机器学习工程师和数据科
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深度学习与目标检测
:杜鹏，谌明，苏统华
作者：
杜鹏，谌明，苏统华
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2020
ISBN：
978-7-121-36785-4
索书号：
TP181/4477
分类号：
TP181
页数：
12,260页
价格：
89.00
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本书侧重对卷积神经网络的介绍，而深度学习的内容不止于此。所以，作者将深度学习分为有监督学习、无监督学习和强化学习三类，将图像分类、目标检测、语音识别、人脸识别、对抗生成网络和AlphaGo围棋等应用场
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机器学习基础: 从入门到求职
:胡欢武
作者：
胡欢武
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2019
ISBN：
978-7-121-35521-9
索书号：
TP181/4771
分类号：
TP181
页数：
xvii, 366页
价格：
89.00
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本书是一本机器学习算法方面的理论+实践读物, 主要包含机器学习基础理论、回归模型、分类模型、聚类模型、降维模型和深度学习模型六大部分。机器学习基础理论部分包含第1、2章, 主要介绍机器学习的理论基础和
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机器学习入门之道
:(日)中井悦司, 姚待艳
作者：
(日)中井悦司, 姚待艳
出版社：
人民邮电出版社
出版时间：
2018
ISBN：
978-7-115-47934-1
索书号：
TP181/5591
分类号：
TP181
页数：
18,201页
价格：
59.00
复本数：
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本书紧紧围绕“机器学习的商业应用”这个主题，从数学原理上解释了机器学习的一些基础算法，如最小二乘法、最优推断法、感知器、Logistic回归、K均值算法、EM算法、贝叶斯推断等。
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索书号
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深度学习: 语音识别技术实践
:柳若边
作者：
柳若边
出版社：
清华大学出版社
出版时间：
2019
ISBN：
978-7-302-51692-7
索书号：
TP181/4743
分类号：
TP181
页数：
280页
价格：
89.00
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本书介绍了包括C#、Perl、Python、Java在内的多种编程语言实践，开源语音识别工具包Kaldi的使用与代码分析，深度学习的开发环境搭建，卷积神经网络，以及语音识别中常见的语言模型——N元模型
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索书号
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深度学习500问: AI工程师面试宝典
:谈继勇
作者：
谈继勇
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2021
ISBN：
978-7-121-38937-5
索书号：
TP181/3921
分类号：
TP181
页数：
26,453页
价格：
109.00
复本数：
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本书系统地描述了深度学习的基本理论算法及应用。全书共14章，第1-3章论述了数学基础、机器学习基础和深度学习基础：第4-7章介绍了一些经典网络及计算机视觉领域中常用的CNN、RNN、GAN等网络结构技
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索书号
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深度学习入门
:(日)瀧雅人, 杨秋香，王卫兵
作者：
(日)瀧雅人, 杨秋香，王卫兵
出版社：
机械工业出版社
出版时间：
2020
ISBN：
978-7-111-65531-2
索书号：
TP181/3178
分类号：
TP181
页数：
12,223页
价格：
79.00
复本数：
在馆数：
累借天数：
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本书的内容大体可以分为机器学习基础、顺序传播神经网络的深度学习、玻尔兹曼机和深度强化学习四个部分，既考虑了通俗性和完整性，又介绍了深度学习的各个方面。
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索书号
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机器学习导论
:王东
作者：
王东
出版社：
清华大学出版社
出版时间：
2021
ISBN：
978-7-302-54605-4
索书号：
TP181/1040
分类号：
TP181
页数：
15,468页
价格：
128.00
复本数：
在馆数：
累借天数：
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本书分类介绍机器学习领域的主要模型和算法，重点阐述不同方法背后的基本假设以及它们之间的相关性，帮助读者建立机器学习的基础理论功底，为从事该领域的相关工作打下基础。具体内容包括机器学习研究的总体思路、发
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文献类型
中文图书
(
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出版社
电子工业出版社
(
5
)
清华大学出版社
(
3
)
中信出版集团股份有限公司
(
2
)
东南大学出版社
(
1
)
中国水利水电出版社
(
1
)
人民邮电出版社
(
1
)
北京大学出版社
(
1
)
暨南大学出版社
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机械工业出版社
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电子科技大学出版社
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作者
(日)中井悦司, 姚待艳
(
1
)
(日)瀧雅人, 杨秋香，王卫兵
(
1
)
(美)凯德·梅茨(Cade Metz), 桂曙光
(
1
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(美)特伦斯·谢诺夫斯基(Terrence Sejnowski), 姜悦兵
(
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(英)大卫·福斯特(DavidFoster)
(
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张景中
(
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彭伟
(
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杜鹏，谌明，苏统华
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杨强
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柳若边
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王东
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王恺，闫晓玉，李涛
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胡欢武
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谈继勇
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陈海虹
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(日)中井悦司, 姚待艳
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(日)瀧雅人, 杨秋香，王卫兵
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(美)特伦斯·谢诺夫斯基(Terrence Sejnowski), 姜悦兵
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张景中
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杜鹏，谌明，苏统华
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出版年
2020
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2019
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2018
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2021
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2000
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2006
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2018
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2021
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