《动手学深度学习》是一本面向初学者和中级用户的深度学习教程，通过大量的实践案例和代码示例，帮助读者快速掌握深度学习的核心概念和技术。
内容概览
- 基础知识：介绍深度学习的数学基础，包括线性代数、概率论和微积分等。
- 深度学习框架：讲解TensorFlow和PyTorch等深度学习框架的使用方法。
- 神经网络：深入探讨神经网络的结构、训练和优化方法。
- 卷积神经网络：介绍卷积神经网络在图像识别、目标检测等领域的应用。
- 循环神经网络：讲解循环神经网络在自然语言处理、语音识别等领域的应用。
- 生成对抗网络：介绍生成对抗网络在图像生成、数据增强等领域的应用。
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