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Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms

简介：

随着神经网络在二十世纪二十年代的振兴，深入学习已经成为一个非常活跃的研究领域，为现代机器学习铺平了道路。本书使用博览会和例子来帮助您了解这个复杂领域的主要概念。

像Google，微软和Facebook这样的大型公司已经注意到了，并且正在积极发展内部的深度学习团队。对于其他人来说，深度学习仍然是一个相当复杂和困难的对象。如果您对什么是机器学习有一个基本的了解，熟悉Python编程语言，并且有一些数学背景与微积分，这本书将帮助您开始。

目录：
第一章神经网络
第二章训练前馈神经网络
第三章在TensorFlow中实现神经网络
第4章。超越渐变下降
卷积神经网络
第六章嵌入和表征学习
第七章序列分析模型
第八章内存增强神经网络
第九章深度加强学习

封面：

下载：

OReilly Fundamentals of Deep Learning：Designing Next-Generation Machine Intelli.pdf (15.18 MB, 需要: 20 个论坛币)

2017-6-5 17:09:55 上传

Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms
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关键词：Fundamentals Intelligence Fundamental Generation Fundamenta Facebook Google 编程语言 微积分 博览会