作者：徐彬
出版时间：2019-09
千 字 数：280
版次：01-01
页 数：224
开本：16开
I S B N ：9787121371714
内容简介：深度学习是机器学习的重要分支。书中系统介绍了Python和NumPy的算法在深度学习中如何通过算法的方式实现基础模型的逐步，而不用借助TensorFlow、PyTorch等机器学习框架，因此能够更好地帮助读者认识基础算法的脉络并随之进行模型的自定义、优化与改进。全书内容设计能帮助读者把神经网络从零开始一步步通关，从简向难地去讲述感知机模型、多分类型神经网络、深层次的全连通网络、卷积神经网络三大模式、量归范法，序列模型，循环神经网络，长时间和短时间的记忆网络，两方向结构相结合的BiGRU模型、算法推演，实现如序列模型以及它们的实例题记什么是神经网，而且可以直接动手调试、观测整个训练的过程并对模型及其算法原理有更深的理解。
实战深度学习算法_零起点通关神经网络模型（基于Python和NumPy实现）
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