深度学习
简介
本书内容主要涉及：深度学习的数学理论基础，包括重要的统计学和线性代数的相关基本概念和知识；深度学习的各种典型模型，例如传统的单层感知器模型、多层感知器模型，以及卷积神经网络、循环神经网络、受限玻耳兹曼机、深度信念网络等一些更为复杂的模型；构建深度学习模型的实验设计方法以及实验过程中的特征选择方法；应用R语言进行机器学习和深度学习实践的案例。
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本书内容主要涉及：深度学习的数学理论基础，包括重要的统计学和线性代数的相关基本概念和知识；深度学习的各种典型模型，例如传统的单层感知器模型、多层感知器模型，以及卷积神经网络、循环神经网络、受限玻耳兹曼机、深度信念网络等一些更为复杂的模型；构建深度学习模型的实验设计方法以及实验过程中的特征选择方法；应用R语言进行机器学习和深度学习实践的案例。