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商品簡介
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本書作為深度學習方面的入門書籍,目的是使讀者通過學習,理解和掌握深度學習背後的數學原理和計算方法,並將其用於指導理論分析和實踐開發。全書共8章。第1、2章主要介紹了深度學習的相關概念、發展簡史、主要進展,以及典型的深度學習平臺(MATLAB和TensorFlow)、數據增廣技術和相關數學基礎;第3~5章詳細闡述了深度學習的典型網絡模型,包括卷積神經網絡、循環神經網絡、自編碼器、生成對抗網絡及深度Q-學習等模型,重點介紹了這些模型背後的數學原理;第6章重點介紹了膠囊網絡與流形學習;第7章介紹了玻爾茲曼機及其變體,包括受限玻爾茲曼機、深度玻爾茲曼機及概率圖模型;第8章介紹了遷移學習、孿生網絡、集成學習及深度學習方面的重要工作。
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