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• 神经⽹络,⼀种美妙的受⽣物学启发的编程范式,可以让计算机从观测数据中进⾏学习% g/ l: L$ f: ?7 y) G; W% n
• 深度学习,⼀个强有⼒的⽤于神经⽹络学习的众多技术的集合; g* ?' k3 j! L) `5 j+ o( V
4 @9 Q+ h; m5 F! b神经⽹络和深度学习⽬前给出了在图像识别、语⾳识别和⾃然语⾔处理领域中很多问题的最好解决⽅案。本书将会教你在神经⽹络和深度学习背后的众多核⼼概念。
. p! s2 P% Q% w* m2 t1 \2 f6 Y本书⼀个坚定的信念,是让读者更好地去深刻理解神经⽹络和深度学习,⽽不是像⼀张冗⻓的洗⾐单⼀样模糊地列出⼀堆想法。如果你很好理解了核⼼理念,你就可以很快地理解其他新的推论。⽤编程语⾔对⽐,把这理解为掌握⼀种新语⾔的核⼼语法、库和数据结构。你可能仍然只是 “知道” 整个编程语⾔的⼀⼩部分—许多编程语⾔有巨⼤的标准库—但新的库和数据结构可以很快且容易被理解。; p: _, u( d9 S; V6 \, g4 t6 Y
这就意味着这本书的重点不是作为⼀个如何使⽤⼀些特定神经⽹络库的教程。如果你主要想围绕着某个程序库的⽅式去学习,那不要读这本书!找到你想学习的程序库,并通过教程和⽂档来完成。注意这点。虽然这也许能很快解决你的问题,但是,如果你想理解神经⽹络中究竟发⽣了什么,如果你想要了解今后⼏年都不会过时的原理,那么只是学习些热⻔的程序库是不够的。你需要领悟让神经⽹络⼯作的原理。技术来来去去,但原理是永恒的。
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