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实用深度学习基础 简介
本书分成三部分:第一部分是机器学习与深度学习基础,包括机器学习理论基础、深度学习基础和深度学习网络优化技巧;第二部分是经典深度学习网络与关键技术,主要包括卷积神经网络、循环神经网络、神经网络的区分性训练、序列到序列模型;第三部分是实用高级深度学习技术,主要包括自编码器、迁移学习、终身学习、生成对抗网络、深度强化学习、元学习、自监督学习等。
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