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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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《深度学习算法实践》以一位软件工程师在工作遇到的问题为主线,阐述了如何从软件工程的思维向算法思维转变,以及深度学习算法的概念与实践:比如在哪些场景下需要运用深度学习算法、如何将深度学习算法应用到任务中、提高工作效率?不仅如此,作者还结合程序员在工作中经常面临的产品需求,详细阐述了应该怎样从算法的角度来看待、分解需求,并结合经典的任务对深度学习算法做了清晰的分析:如何用RNN和CNN结合来提取深度文本特征?如何开始写一个Chatbot?如何在Chatbot中应用深度学习?强化学习为什么这么强大,它是*的吗?强化学习可以用在什么地方?对于图形领域的深度网络来说,是否有通用的提高模型精度的方法?如何利用深度学习来预测股票的趋势?YouTube是如何推荐影片的,我们如何将YouTube的深度学习经验应用在推荐系统中 这些经典的
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