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商品簡介
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本書通過比較分類問題和邏輯回歸問題，引出機器學習的概率分析基礎，並建立起邏輯回歸和單個神經元的等價性。基於這種等價性，本書將直觀地引出深度神經網絡的基本思想和架構。然後，本書將分別介紹深度學習目前運用最廣泛的兩個模型：卷積神經網絡和循環神經網絡。最後，本書將探討深度學習在無監督學習領域的一些前沿探索，包括詞(節點)嵌入、自編碼器、對抗生成網絡等。本書主要內容包括：機器學習概述與線性回歸模型、基於概率的分類模型、邏輯回歸、深度學習概述、反向傳播、深度學習訓練技巧、卷積神經網絡、深層網絡的意義、詞嵌入模型以及循環神經網絡等。
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