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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,这些案例能够加深读者对网络模型的认识。此外,本书还提供完整的进阶内容和对应案例,让读者全面深入地了解深度学习的知识和技巧,达到学以致用的目的。本书适用于大数据平台系统工程师、算法工程师、数据科学家,可作为对人工智能和深度学习感兴趣的计算机相关从业人员的学习用书,也可作为计算机等相关专业的师生用书和培训学校
DEEP LEARNING SERIES深度学习与陈仲铭彭凌西◎著封面设计:广领设计分类建议:计算机/深度学习人民邮电出版社网址:本书作为深度学习的入门实践教程,对人工智能的理论进行深度剖析,主要介绍了人工神经网络(ANN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)的相关内容,囊括了经典和前沿的深度学习框架算法(从数据分类、图像识别分类、图像风格迁移、语音识别到自然语言处理),对算法的核心思想进行讲解,并辅以大量图例和案例代码解析,理论结合实践,让读者领略深度学习的真正魅力。将一本技术书籍写得通俗易懂谈何容易,但《深度学习原理与实践》这本书确实做到了。书中对近年来火热的深度学习理论知识
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