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《深度学习全书 : 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》内容简介
《深度学习全书——公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》共有15章，分为5部分，第一篇说明深度学习的概念，包括数理基础，特点是结合编程解题，加深读者印象，第二篇说明TensorFlow的学习地图，从张量、自动微分、梯度下降乃至神经层的实践，逐步解构神经网络，第三篇介绍CNN算法、影像应用、转移学习等，第四篇则进入自然语言处理及语音识别的领域，介绍RNN/BERT/Transformer算法、相关应用等，最后，介绍了强化学习的基础知识，包括马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛、Q Learning算法，当然，还有相关案例实践。
《深度学习全书 : 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》书籍信息摘要
《深度学习全书 : 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》内容简介与阅读建议，作者 洪锦魁，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、IT人文。
- 作者：洪锦魁
- 分类：科技技术
- 语言：中文
- 格式：暂无已核验合规下载格式
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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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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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