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《基于浏览器的深度学习》是一本在浏览器中进行深度学习应用的入门实践指南，主要内容包括神经网络架构、主流的JavaScript深度学习框架、深度学习的JavaScript基础、基于WebGL的GPU加速、浏览器上的数据抽取和操作以及TensorFlow.js实践应用。每章都配有完整的代码示例以及可视化效果，轻松易学。书中也详细介绍了TensorFlow.js重要的模块tfjs-core、tfjs-layers、tfjs-node、tfjs-converter等。 《基于浏览器的深度学习》共8章，第1章主要介绍深度学习相关的数学知识、概念及架构；第2章介绍在深度学习应用中常用的深度学习架构；第3章介绍用在浏览器上的三种不同。JavaScript深度学习框架，即TensorFlow.js，WebDNN和Keras.js；第4章介绍在浏览器和Node.js中运行深度学习框架的JavaScript基础；第5章介绍如何将深度学习操作映射到GPU，并展示如何用WebGL一实现神经网络；第6章介绍如
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《基于遗传进化型模糊神经网络的信用评估模型构建及应用》的研究就是试图将神经网络、模糊逻辑和遗传算法等三种不同的智能技术有机的结合在一起，旨在建立以遗传进化型模糊神经网络为基础的信用评估模型，以期能够对我国银行业和金融机构的管理技术水平的提高有所裨益。《基于遗传进化型模糊神经网络的信用评估模型构建及应用》研究的内容主要是从技术层面角度来探讨评估信用时建模的问题，采用智能计算技术（神经网络、模糊逻辑和遗传算法）建立信用评估模型，并运用我国上市公司数据对所构建模型的效果进行验证和评价。
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