深度學習原理與應用
本書系統性地介紹了深度學習的原理、關鍵技術及相關應用，首先從基本概念、必備的線性代數、微積分、概率統計等數學知識等入手，這些預備知識可幫助讀者更好地理解深度學習技術。接著對深度學習方法和技術進行了詳細介紹，包括卷積神經網絡、反饋神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡等，針對每個技術都力圖用簡單易懂的語言、詳盡的公式推導說明和生動的圖形展示知識點，并附上應用樣例，便于讀者將概念、原理、公式和應用融會貫通。本書還考慮到初學者盡快入門的需求，對深度學習開發工具和處理技巧進行了細致的梳理和總結。最后本書對深度學習應用前景、發展趨勢、未來研究趨勢等進行了分析，具有一定前瞻性。本書涵蓋了大量深度學習的技術細節，適用于不同層次的讀者。
·12.1萬字
