内容简介
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、公式和应用融会贯通。本书还考虑到初学者尽快入门的需求，对深度学习开发工具和处理技巧进行了细致的梳理和总结。最后本书对深度学习应用前景、发展趋势、未来研究趋势等进行了分析，具有一定前瞻性。本书涵盖了大量深度学习的技术细节，适用于不同层次的读者。
AI简介
这是一本全面系统地介绍了深度学习原理、关键技术及相关应用的著作。本书首先从基本概念、必备的数学知识等入手，为读者提供了深度学习技术的基础。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、公式和应用融会贯通。
本书还考虑到初学者尽快入门的需求，对深度学习开发工具和处理技巧进行了细致的梳理和总结，如TensorFlow和Caffe等深度学习框架的介绍。此外，本书还对深度学习应用前景、发展趋势、未来研究趋势等进行了分析，具有一定前瞻性。
在书中，作者深入探讨了深度学习中的关键内容点，如神经元的结构与功能、神经网络学习算法基本步骤、卷积神经网络在图像处理领域的应用、前馈神经网络与反馈神经网络对比、降噪自编码器的概念和原理、栈式自编码器的概念和特点、循环神经网络的基本概念、深度对抗生成网络的结构与工作原理、训练样本的重要性与数据集介绍、TensorFlow简介、Caffe简介、物
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