| ISBN/价格： | 978-7-302-67216-6:CNY79.80 |
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| 作品语种： | chi eng |
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| 出版国别： | CN 110000 |
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| 题名责任者项： | Python贝叶斯深度学习/.(英)马特·贝纳坦(Matt Benatan)，约赫姆·吉特马(Jochem Gietema)，玛丽安·施耐德(Marian Schneider)著/.郭涛译 |
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| 出版发行项： | 北京:,清华大学出版社:,2024.10 |
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| 载体形态项： | 11,214页:;+图:;+24cm |
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| 提要文摘： | 本书将介绍：了解贝叶斯神经网络的基本原理，了解不同的关键BNN实现/近似之间的权衡，了解概率DNN在生产背景下的优势，指导如何实现各种BDL方法，以及如何将这些方法应用于现实世界中的问题，了解如何评估BDL方法并为特定任务选择最佳方法。通过本书，读者将了解预测任务中不确定性估计的重要性，并将了解各种用于产生原则性不确定性估计的贝叶斯深度学习方法。 |
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| 并列题名： | Enhancing deep learning with Bayesian inference eng |
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| 题名主题： | 面向对象语言 贝叶斯方法 机器学习 |
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| 中图分类： | TP181 |
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| 个人名称等同： | 贝纳坦 马特 (英) 著 |
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| 个人名称等同： | 吉特马 约赫姆 (英) 著 |
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| 个人名称等同： | 施耐德 玛丽安 (英) 著 |
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| 个人名称次要： | 郭涛 译 |
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| 记录来源： | CN LCTBU 20250417 |
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