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题名/责任者:

谷歌JAX深度学习从零开始学/王晓华著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-302-60436-5/CNY79.00

载体形态项:

x, 244页:图;26cm

丛编项:

人工智能技术丛书

个人责任者:

王晓华 著

学科主题:

软件工具-程序设计

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP311.561

中图法分类号:

TP181

提要文摘附注:

JAX是一个用于高性能数值计算的Python库, 专门为深度学习领域的高性能计算而设计。本书详解JAX框架深度学习的相关知识, 配套示例源码、PPT课件、数据集和开发环境。本书共分为13章, 内容包括JAX从零开始, 一学就会的线性回归、多层感知机与自动微分器, 深度学习的理论基础, JXLA与JAX一般特性, JAX的高级特性, JAX的一些细节, JAX中的卷积, JAX与TensorFlow的比较与交互, 遵循JAX函数基本规则下的自定义函数, JAX中的高级包。最后给出3个实战案例: 使用ResNet完成CIFAR100分类, 有趣的词嵌入, 生成对抗网络 (GAN)。

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