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深度学习入门:基于Python的理论与实现
更新时间:2024-08-06 10:59:56
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本书是深度学习的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解,此外还介绍了深度学习相关的实用技巧,自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用,以及为什么加深层可以提高识别精度等疑难的问题。本书适合深度学习初学者阅读,也可作为高校教材使用。
品牌:人邮图书
译者:陆宇杰
上架时间:2018-07-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
深度学习入门:基于Python的理论与实现最新章节
查看全部- 参考文献
- A.3 小结
- A.2 反向传播
- A.1 正向传播
- 附录A Softmax-with-Loss层的计算图
- 8.6 小结
- 8.5 深度学习的未来
- 8.4 深度学习的应用案例
- 8.3 深度学习的高速化
- 8.2 深度学习的小历史
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