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神经网络与深度学习:基于TensorFlow框架和Python技术实现

包子阳编著
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计算机网络人工智能4.7万字

更新时间:2019-06-19 15:52:22 最新章节:参考文献

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书籍简介

Python、TensorFlow、神经网络和深度学习因人工智能的流行而成为当下IT领域的热门关键词。本书首先介绍Python及其常用库Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法;其次介绍TensorFlow的基本知识及使用方法;然后介绍神经网络的基础知识以及神经网络基本应用——感知机、线性回归与逻辑回归的理论与实现;最后介绍两种热门的深度神经网络——卷积神经网络和循环神经网络的理论与实现。本书内容由浅入深,循序渐进,实践性强,包含丰富的仿真实例。
上架时间:2019-04-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行

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    这是一本从工程化角度讲解大语言模型的核心技术、构建方法与前沿应用的著作。首先从语言模型的原理和大模型的基础构件入手,详细梳理了大模型技术的发展脉络,深入探讨了大模型预训练与对齐的方法;然后阐明了大模型训练中的算法设计、数据处理和分布式训练的核心原理,展示了这一系统性工程的复杂性与实现路径。除了基座模型的训练方案,本书还涵盖了大模型在各领域的落地应用方法,包括低参数量微调、知识融合、工具使用和自主智
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