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    深度学习之模型设计：核心算法与案例实践
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    简介
    本书理论知识体系完备，由浅入深，系统性地介绍了深度学习模型的发展脉络，以及模型网络深度设计、模型网络宽度设计、模型通道维度设计、残差连接设计、分组卷积设计、多尺度网络与非正常卷积设计、多输入网络设计、时序神经网络设计、三维卷积网络设计、动态推理模型与注意力机制设计、生成对抗网络设计等主流深度学习模型的设计思想。同时，本书为各模型设计思想提供了大量的实例，供读者实战演练。
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