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《破解深度学习（基础篇）：模型算法与实现》内容简介
本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的基础知识。 本书总计9章，深入浅出地介绍了深度学习的理论与算法基础，从理论到实战全方位展开。前三章旨在帮助读者快速入门，介绍了必要的数学概念和必备工具的用法。后六章沿着深度学习的发展脉络，从最简单的多层感知机开始，讲解了深度神经网络的基本原理、常见挑战、优化算法，以及三大典型模型（基础卷积神经网络、基础循环神经网络和注意力神经网络）。 本书系统全面，深入浅出，且辅以生活中的案例进行类比，以此降低学习难度，帮助读者迅速掌握深度学习的基础知识。本书适合有志于投身人工智能领域的人员阅读，也适合作为高等院校人工智能专业的教学用书。
《破解深度学习（基础篇）：模型算法与实现》书籍信息摘要
《破解深度学习（基础篇）：模型算法与实现》内容简介与阅读建议，作者 瞿炜，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：瞿炜
- 分类：科技技术
- 语言：中文
- 格式：暂无已核验合规下载格式
《破解深度学习（基础篇）：模型算法与实现》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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常见问题
《破解深度学习（基础篇）：模型算法与实现》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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建议先看简介、目录、作者和相关书籍，再判断是否适合当前阶段阅读。
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