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<p>本书主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型(卷积神经网络、递归神经网络等)以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。</p>
<p>本书深入讲解神经网络和深度学习技术,侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向,辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例,介绍神经网络架构、…
<p>《从机器学习到深度学习:基于scikit-learn与TensorFlow的高效开发实战》是一本场景式的机器学习实践书,笔者努力做到“授人以渔,而非授人…
<p>《图深度学习》全面介绍了图深度学习的理论基础、模型方法及实际应用。全书分为4篇,共15章。第1篇为基础理论,重点介绍图和深度学习的基础知识,包括图的关键…
从机器学习到深度学习 - 刘长龙/译者:None
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<p>本书详细介绍了目前深度学习相关的常用网络模型(ANN、CNN、RNN),以及不同网络模型的算法原理和核心思想。本书利用大量的实例代码对网络模型进行了分析…
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