书目详细信息
： 概率深度学习:使用Python、Keras和TensorFlow Probability
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-302-59865-7:CNY98.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi ger |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 概率深度学习/.(德) 奥利弗·杜尔, 贝亚特·西克, 埃尔维斯·穆里纳著/.崔亚奇, 唐田田, 但波译 |
| 出版发行项： | 北京:,清华大学出版社:,2022.03 |
| 载体形态项： | XIV, 336页:;+图:;+21cm |
| 相关题名附注： | 英文题名取自封面：Probabilistic deep learning |
| 提要文摘： | 本书是关于神经网络原理的实践指南, 引导读者学习使用不同数据类型的正确分布来提升网络性能, 同时推导贝叶斯变体, 以通过表达模型自身的不确定性来提高准确性。本书采用了主流的实现框架, 提供了易于应用的代码, 让读者更加注重实际应用。主要内容是探索深度学习的最大似然原理和统计学基础, 发现能输出各种可能结果的概率模型, 学习使用标准化流来建模和生成复杂分布, 使用贝叶斯神经网络获取模型中的不确定性。 |
| 并列题名： | Probabilistic deep learning eng |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 索书号： | TP181/D82 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 杜尔 O. 著 |
| 个人名称等同： | 西克 B. 著 |
| 个人名称等同： | 穆里纳 E. 著 |
| 个人名称次要： | 崔亚奇 译 |
| 个人名称次要： | 唐田田 译 |
| 个人名称次要： | 但波 译 |
| 记录来源： | CN 人天书店 20220429 |