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(美)安德鲁·格拉斯纳

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本书从基本概念和理论入手,通过近千张图和简单的例子由浅入深地讲解深度学习的相关知识,且不涉及复杂的数学内容。本书分为上下两册。上册着重介绍深度学习的基础知识,旨在帮助读者建立扎实的知识储备,主要介绍随机性与基础统计学、训练与测试、过拟合与欠拟合、神经元、学习与推理、数据准备、分类器、集成算法、前馈网络、激活函数、反向传播等内容。下册介绍机器学习的scikit-learn库和深度学习的Keras库(
基础知识57万字