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深度学习是人工智能中的核心问题之一，本书较系统地介绍了深度学习的基本内容，主要内容包括深度学习基础、前馈神经网三大学派、卷积神经网、循环神经网、自编码器、Transformers神经网络、生成式对抗神经网、深度信念神经网络、深度强化学习、深度迁移学习、深度元学习等。
本书注重基本概念、基本方法的介绍，并通过应用实例来说明模型于算法。语言精炼、逻辑层次清晰，内容先进与实用，适合作为大学深度学习课程教材，也可以作为应用深度学习的科技人员的参考书。
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