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内容简介：本书在第1章和第2章介绍了深度学习的基础: 数学基础与神经网络算法。从第3章开始, 书籍逐步引领读者进入深度学习的核心领域, 即一些基于神经网络的变体算法: 卷积神经网络、循环神经网络、编码器-解码器模型, 以及目前火热的变形金刚算法、生成对抗网络和扩散模型。这些章节不仅讲解了各个模型的基础理论和关键技术, 还详细介绍了这些模型在自然语言处理、计算机视觉等领域的应用案例。书籍的后半部分聚焦于图神经网络和强化学习这些前沿算法, 深入浅出地讲解了它们的基础知识、算法变体及经典模型等高级话题。