第2章和第3章,讲解了机器学习的相关基础理论。
第4章和第5章,讲解了Python基础和基于Python的机器学习实战。
第6至10章,先后讲解了M-P模型、感知机、多层神经网络、BP神经网络等知识。
第11章讲解了被广泛认可的深度学习框架TensorFlow。
第12章和第13章详细讲解了卷积神经网络,并给出了相关的实战项目。
第14章和第15章,分别讲解了循环递归网络和长短期记忆(LSTM)网络。
第16章讲解了神经胶囊网络,并给出了神经胶囊网络设计的详细论述和实践案例分析。
楼主: zz569655423
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[数据挖掘书籍] 分享较近期的新书《深度学习之美:AI时代的数据处理与最佳实践》 |
本科生 5%
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