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内容简介：本书总计9章, 深入浅出地介绍了深度学习的理论与算法基础, 从理论到实战全方位展开。前三章旨在帮助读者快速入门, 介绍了必要的数学概念和代码工具的使用。后六章沿着深度学习的发展脉络, 从最简单的多层感知机开始, 讲解了深度神经网络的基本原理、常见问题、优化算法, 以及三大典型模型 (卷积神经网络、循环神经网络和注意力神经网络)。