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本书读者对象：大中专院校计算机、人工智能相关专业学生，对机器学习、强化学习算法感兴趣的程序员。 ● 本书从初高中学生都熟悉的 平均值计算 的角度出发，简单易懂地解释复杂的强化学习原理。 ● 使用常见的例子（多臂老虎机问题和网格世界问题）对各种算法进行比较，使它们的特点更易理解。 ● 对于强化学习的核心算法，提供了Python 3和MATLAB两种类型的代码。执行代码，可直观理解 原理 公式 程序 这一系列流程。
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本书通过想要学习深度学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话，逐步讲解深度学习中实用的数学基础知识。内容涉及神经网络的结构、感知机、正向传播和反向传播，以及卷积神经网络。其中，重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时，还通过实际的Python 编程实现神经网络，加深读者对相关数学知识的理解。 本书适合对深度学习感兴趣、想要从事深度学习相关研究，但是对深度学习和神经网络相关数学知识感到棘手的读者阅读。 作者简介 [日]立石贤吾（作者） SmartNews公司的机器学习工程师。从日本佐贺大学毕业后曾就职于数家开发公司，并于2014年入职LINE Fukuoka，在该公司于日本福冈市成立的数据分析和机器学习团队中，负责利用机器学习开发推荐系统、文本分类等产品，并担任团队负责人。2019年入职SmartNews公司，担任现职。 郑明智（译
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豆瓣评分9.4的畅销书《深度学习入门：基于Python的理论与实现》续作，带你快速直达自然语言处理领域！ 1.简明易懂 本书内容精炼，聚焦深度学习视角下的自然语言处理，延续前作的行文风格，采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解，帮助读者加深对深度学习技术的理解，轻松入门自然语言处理。 2.侧重原理 不依赖外部库，使用Python 3从零开始创建深度学习程序，通过亲自创建程序并运行，读者可透彻掌握word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等技术背后的运行原理。 3.学习曲线平缓 按照 文字介绍 代码实现 分析结果 发现问题 进行改善 的流程，逐步深入，读者只需具备基础的神经网络和Python知识，即可轻松读懂。 4.提供源代码 5.双色印刷 显示部分信息 内容简介 《深度学习进阶：自然语言处理》是《深度学习入门：基于Python 的理论与
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