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深度学习入门:基于 Python 的理论与实现 pdf

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标签: 深度学习

深度学习

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《深度学习入门:基于Python的理论与实现》是深度学习真正意义上的入门书,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。

第1章  Python入门1

第2章  感知机21

第3章  神经网络37

第4章  神经网络的学习81

第5章  误差反向传播法121

第6章  与学习相关的技巧163

第7章  卷积神经网络201

第8章  深度学习235

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