内容简介

"深度学习是人工智能中的核心问题之一,本书较系统地介绍了深度学习的基本内容,共15章,分别为概述、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度残差神经网络、Transformer模型、生成对抗网络、深度信念网络、胶囊神经网络、自编码器、强化学习、脉冲神经网络、迁移学习、元学习和大语言模型。

本书注重基本概念、基本方法、基本模型和基本应用的介绍,并通过应用实例来说明深度学习模型与算法,语言精练,逻辑层次清晰,内容先进实用,可以作为大学“深度学习”课程的教材,也可以作为应用深度学习的科技人员的参考书。

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