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图解3种常见的深度学习网络结构：FC、CNN、RNN( 二 )


于佃海 ， 百度深度学习平台飞桨（PaddlePaddle）总架构师 。 2008年从北京大学毕业加入百度 ， 长期从事机器学习、自然语言处理相关的技术研发和平台建设工作 。
白浩杰 ， 北航、大连理工特聘讲师 ， 百度认证深度学习布道师 ， 美国佛罗里达国际大学高性能数据实验室访问学者 ， 致力于移动对象数据库、数据可视化、机器学习、深度学习等方向的研究 。
本文摘编自《飞桨PaddlePaddle深度学习实战》 ， 经出版方授权发布 。
图解3种常见的深度学习网络结构：FC、CNN、RNN文章插图
延伸阅读《飞桨PaddlePaddle深度学习实战》
推荐语：本书由百度官方出品 ， 内容全面、由浅入深、注重实践 ， 基于飞桨PaddlePaddle深度学习平台 ， 较为全面地覆盖了学习深度学习技术所必须具备的基础知识以及深度学习主要核心技术 ， 包括相关的数学基础、Python编程基础、机器学习基础以及正向/反向传播算法、卷积神经网络、循环神经网络等 ， 尽量做到读懂一本书即可达到“零基础”到“全精通” 。


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