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《神经网络与深度学习》是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍,它不是教科书,作者已尽量把公式减少到极少,以适应绝大部分人的阅读基础和知识储备。《神经网络与深度学习》涵盖了神经网络的研究历史、基础原理、深度学习中的自编码器、深度信念网络、卷积神经网络等,这些算法都已在很多行业发挥了价值。《神经网络与深度学习》适合有志于从事深度学习行业的,或想了解深度学习到底是什么的,或是有一定机器学习基础的朋友阅读。
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随着AlphaGo与李世石大战的落幕,人工智能成为话题焦点。AlphaGo背后的工作原理“深度学习”也跳入大众的视野。什么是深度学习,什么是神经网络,为何一段程序在精密的围棋大赛中可以大获全胜?人工智终将会取代人类智慧吗? 本书结合日常生活中的寻常小事,生动形象地阐述了神经网络与深度学习的基本概念、原理和实践,案例丰富,深入浅出。对于正在进入人工智能时代的我们,这些内容无疑可以帮助我们更好地理解人工智能的原理,丰富我们对人类自身的认识,并启发我们对人机智能之争更深一层的思考与探索。
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