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题名/责任者:

Python深度学习异常检测:使用Keras和PyTorch/(美) 斯里达尔·阿拉, 苏曼·卡拉扬·阿达里著 杨小冬译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-302-55942-9/CNY98.00

载体形态项:

xii, 304页:图;24cm

统一题名:

Beginning anomaly detection using Python-based deep learning, with Keras and PyTorch

个人责任者:

阿拉 (Alla, Sridhar) 著

个人责任者:

阿达里 (Adari, Suman Kalyan) 著

个人次要责任者:

杨小冬 译

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP311.561

出版发行附注:

本书中文简体字版由Apress出版公司授权清华大学出版社出版

相关题名附注:

英文题名原文取自版权页

责任者附注:

斯里达尔·阿拉, 是Bluewhale公司的联合创始人兼首席技术官。苏曼·卡拉扬·阿达里, 大学本科学生, 在佛罗里达大学攻读计算机科学学士学位。

提要文摘附注:

首先解释异常检测的含义、用途和重要性。讲述使用Python中的Scikit-Learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法, 随后介绍深度学习, 详细讲述如何在Keras和Pythorch中建立和训练深度学习模型, 然后重点描述如何将各类自动编码器、受限的Boltzmann机器、RNN、LSTM以及时间卷积网络应用于异常检测。本书探讨无监督和半监督异常检测以及基于时间序列的异常检测的基础知识。阅读本书后, 你将透彻了解异常检测的基本任务, 以及传统方法和深度学习等各种异常检测方法。此外, 将了解Scikit-Learn, 并能在Keras和PyTorch中创建深度学习模型。

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