内容简介
本书将深度学习技术的发展历史、现状和未来向读者娓娓道来,以深入浅出的方式介绍了深度学习的核心思想和关键技术,非常适合尚不具备专业背景的读者学习和了解什么是深度学习技术,如何进行深度学习,深度学习适合哪些任务,深度学习还有哪些不足。本书对深度学习中的一些关键问题(如过拟合和梯度消失)、核心技术(如反向传播和梯度下降)、典型模型(如卷积神经网络和循环神经网络)的讲解简洁而不失深刻,对深度学习技术未来发展的讨论很有启发性,专业人士也能从中获益。
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人人可懂的深度学习/信息技术科普丛书 (爱尔兰)约翰·D.凯莱赫(John D. Kelleher)著 著 赵启军 译
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人人可懂的深度学习/信息技术科普丛书
内容简介
本书将深度学习技术的发展历史、现状和未来向读者娓娓道来,以深入浅出的方式介绍了深度学习的核心思想和关键技术,非常适合尚不具备专业背景的读者学习和了解什么是深度学习技术,如何进行深度学习,深度学习适合哪些任务,深度学习还有哪些不足。本书对深度学习中的一些关键问题(如过拟合和梯度消失)、核心技术(如反向传播和梯度下降)、典型模型(如卷积神经网络和循环神经网络)的讲解简洁而不失深刻,对深度学习技术未来发展的讨论很有启发性,专业人士也能从中获益。
(爱尔兰)约翰·D.凯莱赫(John D. Kelleher)著 著 赵启军 译
赵启军,四川大学计算机学院副教授,研究方向为计算机视觉、模式识别、图像处理、生物特征识别。
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