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1.日本深度学习入门经典畅销书，原版上市不足2年印刷已达100 000册。长期位列日亚 人工智能 类图书榜首，众多五星好评。 2.使用Python 3，尽量不依赖外部库或工具，从零创建一个深度学习模型。 3.示例代码清晰，源代码可下载，需要的运行环境非常简单。读者可以一边读书一边执行程序，简单易上手。 4.使用平实的语言，结合直观的插图和具体的例子，将深度学习的原理掰开揉碎讲解，简明易懂。 5.使用计算图介绍复杂的误差反向传播法，非常直观。 6.相比AI圣经 花书 ，本书更合适入门。 对于非AI方向的技术人员，本书将大大降低入门深度学习的门槛；对于在校大学生、研究生，本书不失为学习深度学习的一本好教材；即便是在工作中已经熟练使用框架开发各类深度学习模型的读者，也可以从本书中获得新的体会。 摘自本书译者序
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深度学习入门 基于Python的理论与实现 人民邮电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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本书是深度学习的真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习的网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习的。书中不仅介绍了深度学习的和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习的相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习的等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等疑难的问题。本书适合深度学习的初学者阅读，也可作为高校教材使用。
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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
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