机读格式显示(MARC)

• 000 01024nam0 2200241 450

• 001 0000670467

• 010 __ |a 978-7-121-52018-1 |d CNY59.00

• 092 __ |b 三新KJ2607期-0409

• 100 __ |a 20260226d2026 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a y z 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 深度学习实践教程 |e 微课版 |f 吴微编著

• 205 __ |a 第2版

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2026.1

• 215 __ |a 240页 |d 26cm

• 330 __ |a 本书共9章, 内容包括深度学习基础、深度学习框架PyTorch的安装、PyTorch基础、线性回归和逻辑回归、全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络及大模型浅析。本书首先从深度学习的基础知识入手, 引领读者动手搭建深度学习框架PyTorch, 然后在PyTorch框架下实现深度学习中常用的网络模型。通过本书, 读者可对深度学习有一个清晰的认识。本书中的程序均可在Windows系统中运行, 不受是否具备GPU的限制。

• 333 __ |a 本书适用于高等学校人工智能相关专业本科生、研究生

• 606 0_ |a 机器学习 |x 高等学校 |j 教材

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 吴微 |4 编著

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20260227