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本書共包括7章，第1章介紹機器學習、人工智能和深度學習發展歷程及相關概念；第2章介紹深度學習的理論知識，如張量、梯度、損失函數、激活函數、反向傳播等；第3章介紹基礎神經網絡在二分類數據、多分類數據和連續數據上的實例構建；第4章介紹神經網絡模型的泛化策略；第5章介紹卷積神經網絡的模型結構及其在圖像分類問題中的應用；第6章介紹循環神經網絡的模型結構及其在序列數據中的應用；第7章介紹文本數據建模的全過程。
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