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线上深度学习平台Udemy的人气讲师教的深度学习基础,第2弹。前作「在第一次的深度学习」中,初学者也容易理解地解说了作为基础中的基础的神经网络和反向传播,本作中,对在自然语言处理领域发挥真正价值的回归型神经网络(RNN)和的生成模型VAE(Variational Autoencoder)和GAN(Generative Adversarial Networks)的实装方法进行了解说。当然,关于编程拉姆的实装,是沿袭前作,只在Python中进行,不依赖于现有的框架。[本书的特点]・对于没有读过前作的人,设置了关于Python、数学、神经网络的基础的章节。・サンプルプログ拉姆是不使用框架,只用Python编写的。因此算式进行编码时的原理对初学者也很容易理解。・サンプルプログ拉姆可以从SB创意株式会社的网站下载。・Python3、Jupyter Notebook、Google Colaboratory对应