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）徐彬 著电子工业出版社97871213717 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
深度学习是机器学习的重要分支。本书系统地介绍了如何用 Python 和 NumPy 一步步地实现深度学习的基础模型，无须借助 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架，帮助读者更好地理解底层算法的脉络，进而进行模型的定制、优化和改进。全书由简到难地讲述感知机模型、多分类神经网络、深层全连接网络、卷积神经网络、批量规范化方法、循环神经网络、长短时记忆网络、双向结构的 BiGRU 模型等神经网络模型的必要算法推导、实现及其实例，读者可直接动手调试和观察整个训练过程，进一步理解模型及其算法原理。 本书适合没有深度学习基础，希望进入此领域的在校学生、研究者阅读，也适合有一定基础但不满足于“调包”和“调参”的工程师学习，还可供想要深入了解底层算法的研究人员参考阅读。
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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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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) 9787121371714
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787121371714 Author 作者 徐彬 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 224页 Publisher 出版社 电子工业出版社 Publication Date 出版日期 2019-09-01 Product Dimensions 商品尺寸 其他 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 深度学习是机器学习的重要分支。本书系统地介绍了如何用Python和NumPy实现的算法一步一步地实现深度学习的基础模型，而无须借助TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，从而能帮助读者更好地理解底层算法的脉络，进而进行模型的定制、优化和改进。全书内容设计可帮助读者零起点通关神经网络，由简到难地讲述感知机模型、多分类神经网络、深层全连接网络、卷积神经网络、批量归范化方法、序列模型、循环神经网络、长短时记忆网络、双向结构的BiGRU模型、序列模型
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