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《深入浅出深度学习:原理剖析与python实践》本书介绍了深度学习相关的原理与应用,全书共分为三大部分,部分主要回顾了深度学习的发展历史,以及Theano的使用;第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识,包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和很优化算法;在第三部分中,针对若干核心的深度学习模型,如自编码器、受限玻尔兹曼机、递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解,并针对不同的模型给出相应的具体应用。本书适合有高等数学、机器学习和Python编程基础的在校学生、高校研究者或在企业中从事深度学习的工程师使用,书中对模型的原理与难点进行了深入分析,在每一章的很后都提供了详细的参考文献,读者可以对相关的细节进行更深入的研究。很后,理论与实践相结合,本书针对常用的模型分别给出了相应的应用,读者也可以在Github中下载和查看本书的代码。

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