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內容簡介： 本书针对深度学习技术，描述了深度学习的基本理论，以及在相关领域中的应用和最新成果。本书主要介绍了隐藏变量的深度密度模型和基于循环神经网络的深度学习模型，并对其在汉字手写体识别和中文文本手写体识别、自然语言处理、海洋数据分析等领域的应用进行介绍。 本书适合计算机科学与技术、统计学、电子信息工程等专业的高年级学生和对深度学习感兴趣或正在研究深度学习理论及应用的研究者。 目錄： 目 录 第1章 隐藏变量的深度密度模型 1.1 概述 1.2 隐藏变量模型的浅层结构 1.3 具有隐藏变量的深层结构 1.4 期望最大化算法 1.5 结论 本章参考文献 第2章 深度RNNs 结构：设计与评估 2.1 概述 2.2 相关工作 2.3 数据集 2.4 深度神经网络 2.5 RNNs神经元 2.6 结论 本章参考文献 第3章 基于深度学习的汉字手写体识别和中文文本手写体识别 3.1 概述 3.2 汉字手写体识别 3.3 中文文本手写体识别 3.4 结论 本章参考文献 第4章 深度学习及其在自然语言处理中的应用 4.1 概述 4.2 学习词汇表示 4.3 学习模型 4.4 深度学习的应用 4.5 自然语言处理的数据集 4.6 结论 本章参考文献 第5章 自然语言处理的深度学习 5.1 命名实体识别的深度学习 5.2 超标记的深度学习 5.3 机器翻译的深度学习 5.4 文本摘要的深度学习 5.5 结论 本章参考文献 第6章 基于深度学习模型的海洋数据分析 6.1 概述 6.2 背景 6.3 利用深度学习模型进行海洋数据分析 6.4 结论 本章参考文献

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