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《深度学习：卷积神经网络技术与实践》内容简介
本书共11章，主要内容包括深度学习简介、Python基础、神经网络基础、卷积神经网络、经典卷积网络结构、迁移学习、循环神经网络、强化学习、深度强化学习、基于策略的算法更新与趋势等，通过具体案例，将Python语言、深度学习思想、强化学习思想和实际工程完美地结合起来。本书由浅入深，从易到难，各章节既相对独立又前后关联，其最大的特点就是打破了传统书籍的讲解方法，在介绍各部分理论基础的同时，搭配具体实例，通过对相关程序的详细讲解进一步加深对理论基础的理解。
《深度学习：卷积神经网络技术与实践》书籍信息摘要
《深度学习：卷积神经网络技术与实践》内容简介与阅读建议，作者 高敬鹏，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：高敬鹏
- 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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《深度学习：卷积神经网络技术与实践》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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