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周中元 黄颖 张诚 周新

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本书系统性地介绍了深度学习的原理、关键技术及相关应用,首先从基本概念、必备的线性代数、微积分、概率统计等数学知识等入手,这些预备知识可帮助读者更好地理解深度学习技术。接着对深度学习方法和技术进行了详细介绍,包括卷积神经网络、反馈神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等,针对每个技术都力图用简单易懂的语言、详尽的公式推导说明和生动的图形展示知识点,并附上应用样例,便于读者将概念、原理、公式和应用融会贯
人工智能12.1万字