深度學(xué)習(xí)全書(shū)：公式+推導(dǎo)+代碼+TensorFlow全程案例

　　《深度學(xué)習(xí)全書(shū)——公式+推導(dǎo)+代碼+TensorFlow全程案例》共有15章，分為5部分，第一篇說(shuō)明深度學(xué)習(xí)的概念，包括數(shù)理基礎(chǔ)，特點(diǎn)是結(jié)合編程解題，加深讀者印象，第二篇說(shuō)明TensorFlow的學(xué)習(xí)地圖，從張量、自動(dòng)微分、梯度下降乃至神經(jīng)層的實(shí)踐，逐步解構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第三篇介紹CNN算法、影像應(yīng)用、轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)等，第四篇?jiǎng)t進(jìn)入自然語(yǔ)言處理及語(yǔ)音識(shí)別的領(lǐng)域，介紹RNN/BERT/Transformer算法、相關(guān)應(yīng)用等，最后，介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，包括馬爾可夫決策過(guò)程、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、蒙特卡洛、Q Learning算法，當(dāng)然，還有相關(guān)案例實(shí)踐。

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