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基于TensorFlow的深度学习: 神经网络、计算机视觉和NLP的理论与实践/(美) 马格努斯·埃克曼, Magnus Ekman, 周翊民

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  • 设置3:本书介绍了深度神经网络的人工神经元和全连接、卷积和循环层等基本构建模块, 展示了如何使用它们来构建先进的架构。还讲解了如何使用这些概念构建计算机视觉和自然语言处理 (NLP) 网络, 包括Mask R-CNN、GPT和BERT。此外, 书中还描述了自然语言翻译器和能根据图像内容生成自然语言系统的原理。
  • 摘要:有书目 (第391-407页)
  • 附注提要
    本书介绍了深度神经网络的人工神经元和全连接、卷积和循环层等基本构建模块, 展示了如何使用它们来构建先进的架构。还讲解了如何使用这些概念构建计算机视觉和自然语言处理 (NLP) 网络, 包括Mask R-CNN、GPT和BERT。此外, 书中还描述了自然语言翻译器和能根据图像内容生成自然语言系统的原理。
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