简介
本书不仅包含人工智能、机器学习及深度学习的基础知识,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等,而且也囊括了学会使用 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 这三个主流的深度学习框架的*小知识量;不仅有针对相关理论的深入解释,而且也有实用的技巧,包括常见的优化技巧、使用多 GPU 训练、调试程序及将模型上线到生产系统中。本书希望同时兼顾理论和实战,使读者既能深入理解理论知识,又能把理论知识用于实战,因此本书每介绍完一个模型都会介绍其实现,读者阅读完一个模型的介绍之后就可以运行、阅读和修改相关代码,从而可以更加深刻地理解理论知识。
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深度学习理论与实战:基础篇
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