人人可懂的深度学习（一本深度学习的入门级读物，采用通俗易懂的语言，简明而全面地介绍对人工智能革命起到核心作用的深度学习技术） (信息技术科普丛书)

采用通俗易懂的语言，简明而全面地介绍对人工智能革命起到核心作用的深度学习技术。目录：译者序前言致谢第1章　深度学习概述1.1　人工智能、机器学习和深度学习1.2　什么是机器学习1.3　机器学习为何如此困难1.4　机器学习的关键要素1.5　有监督学习、无监督学习和强化学习1.6　深度学习为何如此成功1.7　本章小结及本书内容安排第2章　预备知识2.1　什么是数学模型2.2　含有多个输入的线性模型2.3　线性模型的参数设置2.4　从数据中学习模型参数2.5　模型的组合2.6　输入空间、权重空间和激活空间2.7　本章小结第3章　神经网络：深度学习的基石3.1　人工神经网络3.2　人工神经元是如何处理信息的3.3　为什么需要激活函数3.4　神经元参数的变化如何影响神经元的行为3.5　使用GPU加速神经网络的训练3.6　本章小结第4章　深度学习简史4.1　早期研究：阈值逻辑单元4.2　连接主义：多层感知机4.3　深度学习时代4.4　本章小结第5章　卷积神经网络和循环神经网络5.1　卷积神经网络5.2　循环神经网络第6章　神经网络的训练6.1　梯度下降6.2　使用反向传播训练神经网络第7章　深度学习的未来7.1　推动算法革新的大数据7.2　新模型的提出7.3　新形式的硬件7.4　可解释性问题7.5　结语术语表参考文献延伸阅读

人人可懂的深度学习（一本深度学习的入门级读物，采用通俗易懂的语言，简明而全面地介绍对人工智能革命起到核心作用的深度学习技术） (信息技术科普丛书) EPUB, PDF, MOBI, AZW3, TXT, FB2, DjVu, Kindle电子书免费下载。