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深度学习:算法入门与Keras编程实践

编者:李易
版权:北京华章图文信息有限公司
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深度学习作为人工智能领域的“排头兵”,将在未来的新一轮产业升级中起到至关重要的作用。本书以“理论+实践”的形式帮助读者快速建立深度学习知识体系,不仅能在算法层面上理解各种神经网络模型,而且能借助功能强大且极易上手的Keras 框架,熟练地搭建和训练模型,应用于解决实际问题。
全书共12章,内容涵盖入门深度学习的绝大部分基础知识。第1章讲解如何搭建深度学习的编程环境,并简单回顾了学习深度学习必备的数学知识。第2章从回归算法出发带领读者踏上深度学习之路。第3~9章全面讲解时下几种主流神经网络结构,包括多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、自动编码器(AE)、变分自动编码器(VAE)、对抗生成网络(GNN)等。第10~12章着重介绍时下主流的几类深度学习应用,包括图像识别、目标检测和自然语言处理等。
本书不仅适合需要在工作中应用深度学习技术的专业人员,而且适合具备一定计算机编程基础的人工智能和深度学习爱好者。对于大专院校相关专业的师生,本书也是一本不错的参考读物。

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