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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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