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内容简介：本书首先介绍深度学习的数学知识与Python基础知识，线性模型中的线性回归模型和logistic模型；然后讲述正向传播算法、反向传播算法及深度神经网络的完整训练流程，输出层的激活函数和隐藏型的常见激活函数，深度学习的过拟合和欠拟合，以及应对过拟合的方法，以及使用TensorFlow2.0建立深度学习模型的步骤；接着介绍卷积神经网络及其两个最重要的组成部分—卷积和池化，以及如何使用TensorFlow2建立卷积神经网络，最后讨论如何从零开始实现循环神经网络，如何搭建深度学习框架，如何使用TensorFlow2.0建立循环神经网络模型。