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深度学习实践指南:基于R语言
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内容简介
本书是一本详细的、实用的深度学习实践指南。它共有8章,详细讲解了深度神经网络、Elman神经网络、Jordan神经网络、自编码器、堆叠自编码器、限制玻尔兹曼机的相关知识。本书并没有详细介绍那些深奥的数学公式,它旨在解释深度学习模型是如何工作的,让读者学会如何构建最成功的深度学习模型,并将其用于数据挖掘,从而让读者迅速地学以致用,可以用深度学习构建更智能的应用。
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