本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的基础知识。本书总计9章，深入浅出地介绍了深度学习的理论与算法基础，从理论到实战全方位展开。前三章旨在帮助读者快速入门，介绍了必要的数学概念和代码工具的使用。后六章沿着深度学习的发展脉络，从最简单的多层感知机开始，讲解了深度神经网络的基本原理、常见问题、优化算法，以及三大典型模型 (卷积神经网络、循环神经网络和注意力神经网络)。本书系统全面，深入浅出，且辅之以生活中的案例进行类比，以此降低学习曲线，能够帮助读者迅速掌握深度学习的基础知识。
| 馆藏号 | 馆藏地名称 | 索书号 | 文献状态 | 操作 |
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| 250408431 | 新书二库（二楼201） （图书馆二楼201） | TP181 306<2> | 在馆 | 转借 |
| 250408430 | 新书二库（二楼201） （图书馆二楼201） | TP181 306<2> | 在馆 | 转借 |
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