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《DEEP LEARNING》中文版 超清扫描PDF版本 评分:

书名:DEEP LEARNING 作者:Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 中文书名:《深度学习》 目录: 第一章(引言) 第二章(线性代数) 第三章(概率与信息论) 第四章(数值计算) 第五章(机器学习基础) 第六章(深度前馈网络) 第七章(深度学习中的正则化) 第八章(深度模型中的优化) 第九章(卷积网络) 第十章(序列建模:循环和递归网络 第十一章(实践方法论) 第十二章(应用) 第十三章(线性因子模型) 第十五章(表示学习) 第十六章(深度学习中的结构化概率模型) 第十八章(直面配分函数) 第十九章(近似推断) 第二十章(深 度生成模型)
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2018-03-13 上传大小:26.49MB
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评论 共2条

lambsnow 仍然不是扫描版,是github的自翻译版本
2019-05-21
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xiaodong68 非常好的资源!
2019-03-04
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deep learning 深度学习中文版+英文版 高清 pdf

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本书包括3 个部分:第1 部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2 部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3 部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 本书适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。 目录 第1部分 应用数学与机器学习基础 第2章 线性代数 第3章 概率与信息论 第4章 数值计算 第5章 机器学习基础 第2部分 深层网络:现代实践 第6章 深度前馈网络 第7章 深度学习中的正则化 第8章 深

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