深度学习实战案例解析详解
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简介：
本书深入浅出地剖析了深度学习的核心概念与技术，并通过一系列详实的实战案例，帮助读者全面掌握深度学习的应用实践。
1. CNN用于图像分类
2. LSTM用于文本分类
3. LSTM用于命名实体抽取
4. YOLO用于目标检测
5. 图像分类使用CNN
6. 目标定位和识别使用RCNN
7. 图像重建采用自动编码器(Auto-encoder)
8. 文本识别利用RNN实现
9. 实体标注通过LSTM完成
10. 手写数字生成运用GAN技术
11. 逻辑回归应用于图像分类
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