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使用TensorFlow和Keras实现高级深度学习和神经网络模型
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1. 快速掌握知识点 本书能带你厘清机器学习和深度学习的关键基本概念，对重要的深度学习架构进行描述，卷积神经网络、深度神经网络、递归神经网络、长短时记忆神经网络以及胶囊网络都有所涉及。 2. 用实操夯实迁移学习理论 通过阅读本书，读者能够深刻理解迁移学习的相关概念，并结合相关的编程案例掌握模型冻结、模型调优、预训练模型（包括VGG模型、Inception模型和ResNet模型）等。 3. 掌握实用技能 本书集中讨论了大量现实世界中不同领域的案例和问题，例如计算机视觉、音频分析以及自然语言处理。
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