人工智能已成發(fā)展趨勢，而深度學(xué)習(xí)則是其中很有用的工具之一。雖然科技發(fā)展速度迅猛，現(xiàn)在實用技術(shù)更新?lián)Q代的頻率已經(jīng)迅速到以周來計算，但是其背后很為基礎(chǔ)的知識卻是共通的。本書較為全面地介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諸多基礎(chǔ)與進(jìn)階的技術(shù)，同時還介紹了如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決真實世界中的現(xiàn)實任務(wù)。本書各章的內(nèi)容不僅包括經(jīng)典的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方方面面，還對它們進(jìn)行了對比與創(chuàng)新。如果能夠掌握本書所講述的知識，相信即使具體的技術(shù)更新得再快，讀者也能根據(jù)本書所介紹的知識來快速理解、上手與改進(jìn)它們。本書兼顧了理論與實踐，不僅從公式上推導(dǎo)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種性質(zhì)，也從實驗上對它們進(jìn)行了驗證，比較適合初學(xué)者進(jìn)行學(xué)習(xí)。同時，本書所給出的框架更能直接、簡單、快速地應(yīng)用在實際任務(wù)中，適合相關(guān)從業(yè)人員使用。何宇健，畢業(yè)于北京大學(xué)數(shù)學(xué)系，有多年P(guān)ython開發(fā)經(jīng)驗，曾用Python開發(fā)過多款有意思的軟件。對機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯算法有深入研究。
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