《深度学习原理与实践》简介：

本书详细介绍了目前深度学习相关的常用网络模型（ANN、CNN、RNN），以及不同网络模型的算法原理和核心思想。本书利用大量的实例代码对网络模型进行了分析，这些案例能够加深读者对网络模型的认识。此外，本书还提供完整的进阶内容和对应案例，让读者全面深入地了解深度学习的知识和技巧，达到学以致用的目的。

适用于大数据平台系统工程师、算法工程师、数据科学家，可作为对人工智能和深度学习感兴趣的计算机相关从业人员的学习用书，也可作为计算机等相关专业的师生用书和培训学校的教材。

《深度学习原理与实践》目录：

序
前言
第1章 初探深度学习
第2章 人工神经网络
第3章 深度学习基础及技巧
第4章 卷积神经网络
第5章 卷积神经网络视觉盛宴
第6章 卷积神经网络进阶示例
第7章 循环神经网络
第8章 循环神经网络进阶序列长期记忆
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