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(Oliver Dürr)，(德)贝亚特·西克(Beate Sick)，(德)埃尔维斯·穆里纳(Elvis Murina)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 |
| 载体形态项： | 14,336页:;+图:;+21cm |
| 提要文摘： | 本书分为深度学习基础、概率深度学习模型的最大似然方法、概率深度学习模型的贝叶斯方法三部分，内容包括：概率深度学习简介、神经网络架构、最大似然定义损失函数、贝叶斯学习等。 |
| 并列题名： | Probabilistic deep learning ger |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 杜尔 (德) (Dürr, Oliver) 著 |
| 个人名称等同： | 西克 (德) (Sick, Beate) 著 |
| 个人名称等同： | 穆里纳 (德) (Murina, Elvis) 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 A330300WZL 20220608 |
| 记录来源： | CN JTXY 20231117 |