本書從深度學習基礎理論和MATLAB機器學習工具箱開始，由淺入深地介紹主流深度學習技術在多個特定工程領域的技術實踐。
在廣泛的場景中為讀者提供有價值的理論建模、數據生成以及網絡結構設計的方法與技術，這些知識將帶領讀者探尋深度學習技術的本質，
並教會讀者適當地使用這類技術解決自己的研究問題。 本書結合作者多年從事MATLAB商用工具箱設計的豐富經驗，專門針對從事實際工作的工程師撰寫，
覆蓋深度學習的技術細節，告訴我們深度學習集技術、科學和藝術於一體，涉及統計、矩陣、算法、優化、編程、分佈式計算和安全等多個領域。
本書出版後，好評如潮，獲得相關領域內眾多學者和工程師的關註。
實用 MATLAB 深度學習：基於項目的方法
- 作者： (美)邁克爾·帕拉斯澤克(Michael Paluszek),(美)斯蒂芬妮·托馬斯(Stephanie Thomas) 著，羅俊海 譯
- 譯者： (美)邁克爾·帕拉斯澤克(Michael Paluszek),(美)斯蒂芬妮·托馬斯(Stephanie Thomas) 著，羅俊海
- 出版社： 清華大學
- 出版日期： 2021-02-01
- ISBN碼： 9787302567646
- 編號： 9787302567646
$ 393 元
原價 393
-
$393