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1.本卷研究了当前的神经网络技术，包括ReLU 激活、梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout 和可视化； 2.丰富的示例代码和在线资源，方便动手实践与拓展学习； 3.提供在线实验环境； 4.全彩； 5.《人工智能算法 卷3 深度学习和神经网络》是系列图书第3本，卷1《人工智能算法 卷1 基础算法》、卷2《人工智能算法 卷2 受大自然启发的算法》已在人民邮电出版社出版；。 自人工智能的早期阶段以来，神经网络就扮演着至关重要的角色。现在，令人兴奋的新技术，例如深度学习和卷积，正在将神经网络带向一个全新的方向。本书结合各种现实世界任务中的神经网络应用，例如图像识别和数据科学，介绍了当前的神经网络技术，包括ReLU激活、梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout和可视化。 本书的目标读者是那些对人工智能感兴趣，但苦于没有良好的数学基础的人。读者只需要
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