人工智能已成發(fā)展趨勢，而深度學習則是其中很有用的工具之一。雖然科技發(fā)展速度迅猛，現在實用技術更新換代的頻率已經迅速到以周來計算，但是其背后很為基礎的知識卻是共通的。本書較為全面地介紹了神經網絡的諸多基礎與進階的技術，同時還介紹了如何利用神經網絡來解決真實世界中的現實任務。本書各章的內容不僅包括經典的傳統機器學習算法與神經網絡的方方面面，還對它們進行了對比與創(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更新得再快，讀者也能根據本書所介紹的知識來快速理解、上手與改進它們。本書兼顧了理論與實踐，不僅從公式上推導出神經網絡的各種性質，也從實驗上對它們進行了驗證，比較適合初學者進行學習。同時，本書所給出的框架更能直接、簡單、快速地應用在實際任務中，適合相關從業(yè)人員使用。何宇健，畢業(yè)于北京大學數學系，有多年Python開發(fā)經驗，曾用Python開發(fā)過多款有意思的軟件。對機器學習、神經網絡、貝葉斯算法有深入研究。
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