深度學(xué)習（下）

　　深度學(xué)習是當前人工智能的引領(lǐng)技術(shù)，是引發(fā)新一輪人工智能熱潮的原動力。本書從模型、算法、原理等角度全面介紹深度學(xué)習技術(shù)，包括近兩年*新成果。全書由三大部分組成。第一部分是機器學(xué)習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，包括機器學(xué)習問題、淺層機器學(xué)習、早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；第二部分是深度學(xué)習模型及算法，包括深度生成模型、卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)和遞歸網(wǎng)絡(luò)、表示學(xué)習等。第三部分是深度學(xué)習理論基礎(chǔ)和前沿課題，包括深度學(xué)習表達能力分析、深度學(xué)習泛化能力分析、深度學(xué)習可視化、深度學(xué)習的數(shù)學(xué)、物理、神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)等。

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