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《深度学习入门与TensorFlow实践》内容简介
本书首先介绍深度学习方面的数学知识与Python基础知识，线性模型中的线性回归模型和logistic模型；然后讲述正向传播算法、反向传播算法及深度神经网络的完整训练流程，输出层的激活函数和隐藏层的常见激活函数，深度学习的过拟合和欠拟合，应对过拟合的方法，以及使用TensorFlow 2建立深度神经网络模型的步骤；接着介绍卷积神经网络及其两个重要的组成部分—卷积和池化，以及如何使用TensorFlow 2建立卷积神经网络；最后讨论如何从零开始实现循环神经网络，如何搭建深度学习框架，如何使用TensorFlow 2建立循环神经网络模型。 本书既可供从事人工智能方面研究的专业人士阅读，也可供计算机专业的师生阅读。
《深度学习入门与TensorFlow实践》书籍信息摘要
《深度学习入门与TensorFlow实践》内容简介与阅读建议，作者 林炳清，科技技术。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题：计算机网络、软硬件开发。
- 作者：林炳清
- 分类：科技技术
- 语言：中文
- 格式：暂无已核验合规下载格式
《深度学习入门与TensorFlow实践》适合哪些读者？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
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《深度学习入门与TensorFlow实践》怎么获取更合适？
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常见问题
《深度学习入门与TensorFlow实践》适合谁读？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
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