书目

深度学习从0到1

内容简介

本书是一本介绍深度学习理论和实战应用的教程，先从数学基础和机器学习基础出发，按照神经网络的技术发展框架由易到难逐步讲解深度学习的理论，然后再通过实践部分，详细解释深度学习的应用案例，让读者既能了解深度学习理论，又能学会使用深度学习框架，实现自己的深度学习模型。主要内容包括深度学习的发展历史、单层感知器、线性神经网络、BP神经网络、深度学习算法卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM，以及深度学习算法在图像、自然语言处理和音频信号三个方面的实际应用。其中，案例实战部分使用的深度学习框架为Tensorflow2/Keras。

作者简介

机器学习、深度学习领域多年开发研究经验，一线实战专家。精通算法原理与编程实践。主要研究方向有计算机视觉，图像识别，语言识别等。熟练使用深度学习领域各种开源项目，如Tensorflow、Caffe等。

目录

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