我真的要破防了
!有些人自己学得好就算了,居然连教学也能做到这么浅显易懂又不失水平!
这本书从基本概念和理论入手,通过近千张图和简单的例子由浅入深地讲解深度学习的相关知识,且不涉及复杂的数学内容!

作者Andrew Glassner被称为是计算机图形研究领域最受尊敬的天才之一,具备丰富的学术研究和工业实践经验!

这本书非常适合想要了解和使用深度学习的读者,也可以作为深度学习教学培训领域的入门级参考用书,共分为上下两册。

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上册着重介绍深度学习的基础知识,旨在帮助读者建立扎实的知识储备,主要介绍随机性与基础统计学、训练与测试、过拟合与欠拟合、神经元、学习与推理、数据准备、分类器、集成算法、前馈网络、激活函数、反向传播等内容。
下册介绍机器学习的 scikit-learn 库和深度学习的 Keras 库,以及卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、强化学习、生成对抗网络等内容,还介绍了一些创造性应用,并给出了一些典型的数据集,以帮助读者更好地了解学习。
书籍部分展示
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