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题名/责任者:

深度学习入门/(日)瀧雅人著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-111-65531-2/CNY79.00

载体形态项:

224页;24cm

个人责任者:

著 瀧雅人

个人次要责任者:

杨秋香

中图法分类号:

TP181

提要文摘附注:

本书的宗旨在于为深度 机器学习的初学者提供一本通俗易懂、内容全面、理论深入的学习教材。 本书的内容大体可以分为机器学习基础、顺序传播神经网络的深度学 习、玻尔兹曼机和深度强化学习四个部分，既考虑了通俗性和完整性，又 介绍了深度学习的各个方面。其中机器学习基础部分介绍了神经网络、机 器学习与深度学习的数学基础、典型任务、数据集等；顺序传播神经网络 的深度学习部分介绍了梯度下降法的机器学习、深度学习的正则化、误差 反向传播法、自编码器、卷积神经网络以及循环神经网络等；玻尔兹曼机 部分对图模型神经网络的机器学习进行了深入的介绍；深度强化学习部分 则重点介绍了强化学习中的深度神经网络学习的理论和方法。 通过本书的学习，读者可以快速了解机器学习的全貌，同时在理论上 对其模型和方法进行深入分析和理解，从而为实际的开发打下深厚的理论 基础，为技术创新提供具有启发性的方向和路径。

使用对象附注:

想要获得人工智能相关知识、机器学习、强化学习技术及其应用实践的学生、从业者，特别是立志从事AI相关行业的人士

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