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本书是关于神经网络的经典教材，完整、详细地讨论了各个主题，且包含了相关的计算机实验。全书共15章，主要内容包括神经网络的定义、Rosenblatt感知器、回归建模、最小均方算法、多层感知器、核方法和径向基函数网络、支持向量机、正则化理论、主成分分析、自组织映射、信息论学习模型、源于统计力学的随机方法、动态规划、神经动力

本书就区块链和人工智能这两项新兴技术对整个大会计行业的泛在影响，刻画了多个相关领域的应用前沿，包括财务服务、会计、审计、控制、税收、银行间结算、证券投资、创业管理、文书管理、数据管理、战略、监管、咨询、专业教育等领域的新动态以及技术变革对未来发展的意义。本书分为两篇。第壹篇为写给从业者的定义、概述和信息，包括：前言和引

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本书旨在利用TensorFlow针对各种现实场景设计深度学习系统，引导读者实现有趣的深度学习项目。本书涵盖10个实践项目，如用目标检测API标注图像、利用长短期记忆神经网络（LSTM）预测股票价格、构建和训练机器翻译模型、检测Quora数据集中的重复问题等。通过阅读本书，读者可以了解如何搭建深度学习的TensorFlo

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