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本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本，它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外，读者还可以访问并参与书中内容的讨论。 全书的内容分为3个部分：第一部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括深度学习基础的概念和技术；第二部分描述深度学习计算的重要组成部分，还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络；第三部分评价优化算法，检验影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。 本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读
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神经网络结构设计的理论与方法魏海坤国防工业出版社9787118036794 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书是作者在东南大学多年从事神经网络理论及应用研究教学的基础上编写的神经网络设计研究生课程教材。 本书在介绍常用的神经元模型和权值学习算法的基础上，系统全面介绍了神经网络，尤其是前馈神经网络结构设计的原理和方法。具体内容包括：影响神经网络泛化能力的各种因素，如结构复杂性、样本、初始权值、学习时间、先验知识等；这些因素如何影响神经网络的性能；常用的神经网络结构优化设计方法，包括剪枝算法（权衰减法、灵敏度计算方法、相关性剪枝方法等）、构造算法（级连相关算法、资源分配网络等）、进化方法等；常用的神经网络参数优化设计方法，包括优停止方法、主动学习方法、样本输入中加噪声、神经网络集成等。这些方法绝大部分是目前国内广泛使用的典型的前馈神经网络设计方法。本书介绍了它们的实现原理和仿真例
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人工智能算法卷2受大自然启发的算法[美]杰弗瑞·希顿（Jeffery Heaton） 著；王海鹏 译人民邮电出版社978 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
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