深度學習是機器學習研究中的一個活躍領域，
本書的宗旨在於為深度機器學初學者提供一本通俗易懂、內容全面、理論深入的學習教材。
本書的內容大體可以分為機器學習基礎、順序傳播神經網絡的深度學習、
玻爾茲曼機和深度強化學習四個部分，既考慮了通俗性和完整性，又介紹了深度學各個方面。
其中機器學習基礎部分介紹了神經網絡、機器學習與深度學數學基礎、
典型任務、數據集等；順序傳播神經網絡的深度學習部分介紹了梯度下降法的機器學習、
深度學正則化、誤差反向傳播法、自編碼器、卷積神經網絡以及循環神經網絡等；
玻爾茲曼機部分對圖模型神經網絡的機器學習進行了深入的介紹；
深度強化學習部分則重點介紹了強化學習中的深度神經網絡學理論和方法。
通過本書的學習，讀者可以快速了解機器學全貌，
同時在理論上對其模型和方法進行深入分析和理解，
從而為實際的開發打下深厚的理論基礎，為技術創新提供具有啟發性的方向和路徑。
深度學習入門
- 作者： (日)瀧雅人著楊秋香
- 譯者： (日)瀧雅人著楊秋香 楊秋香 王衛兵等譯
- 出版社： 機械工業
- 出版日期： 2020-11-01
- ISBN碼： 9787111655312
- 編號： 9787111655312
$ 374 元
原價 474
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