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• 200 __ |a 深度学习理论与实战 |e PyTorch案例详解 |f 陈亦新著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2021.02

• 215 __ |a 299页 |d 24cm

• 225 __ |a 人工智能科学与技术丛书

• 330 __ |a 本书内容包括：支持向量机、线性回归、决策树、遗传算法、深度神经网络(VGG、GoogLeNet、Resnet、MobileNet、Efficient Net)、循环神经网络(LSTM、GRU、Attention)、无监督学习、对抗生成网络(DCGAN、WGAN-GP)、自编码器(AR、VAE、VAE-GAN)、聚类算法、目标检测算法(YOLO、MTCNN)以及强化学习。

• 333 __ |a 学习PyTorch的人员

• 606 __ |a 机器学习

• 690 __ |a TP181

• 701 __ |a 陈亦新

• 801 _0 |a CN |c 20210625