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简介

本书系统地介绍了神经网络与深度学习的理论和实践，从基础概念到复杂模型，涵盖了人工智能、机器学习、深度学习的核心理论和框架书中首先探讨了人工智能的起源与发展，详细介绍了机器学习的基本步骤、表示学习、深度学习与神经网络的结构和应用。 接着，深入分析了前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等基础模型，以及相关的优化技术和正则化方法。最后，本书扩展至概率图模型、深度信念网络、深度生成模型、深度强化学习和序列生成模型等进阶模型，展示了现代深度学习在不同领域的应用和挑战。通过丰富的理论讲解和实际应用案例，读者将全面掌握神经网络与深度学习的核心技术，为人工智能领域的深入研究奠定坚实基础.

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机械工业出版社

2020年4月

336,002

计算机-人工智能

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