包年seo和整站优化,网站建设营销方案定制,wordpress账号,北京住房和城乡建设官方网站刚入门深度学习或者觉得学起来很困难的同学看过来了#xff0c;今天分享的这本深度学习教科书绝对适合你。
就是这本已在外网获13.1万次下载的宝藏教科书《理解深度学习》。本书由巴斯大学计算机科学教授Simon J.D. Prince撰写#xff0c;全书共541页#xff0c;目前共有21…刚入门深度学习或者觉得学起来很困难的同学看过来了今天分享的这本深度学习教科书绝对适合你。
就是这本已在外网获13.1万次下载的宝藏教科书《理解深度学习》。本书由巴斯大学计算机科学教授Simon J.D. Prince撰写全书共541页目前共有21章内容还在不断更新。
书籍答案册文末获取
书籍内容
本书主要介绍深度学习的基础思想旨在帮助刚入门的读者理解深度学习背后的原理全面系统地讲解了机器学习的基础概念以及深度学习的各种模型包括最新的Transformer和图神经网络。
书籍第一部分介绍了深度学习模型并讨论了如何训练、评估这些模型以及如何提高它们的性能。接下来的部分考察了专门用于图像、文本和图数据的架构。后续的章节探讨了生成模型和强化学习这些章节可能需要更多概率和微积分知识。倒数第二章探讨了这些以及其他尚未完全理解的方面。最后一章讨论了AI伦理并呼吁从业者考虑他们工作的道德影响。
目录 第1章 引言 Introduction 第2章 监督学习 Supervised learning 第3章 浅层神经网络 Shallow neural networks 第4章 深层神经网络 Deep neural networks 第5章 损失函数 Loss functions 第6章 拟合模型 Fitting models 第7章 梯度和初始化 Gradients and initialization 第8章 性能评估 Measuring performance 第9章 正则化 Regularization 第10章 卷积神经网络 Convolutional networks 第11章 残差网络 Residual networks 第12章 Transformers 第13章 图神经网络 Graph neural networks 第14章 无监督学习 Unsupervised learning 第15章 对抗生成网络 Generative Adversarial Networks 第16章 正规流 Normalizing flows 第17章 变分自动编码器 Variational autoencoders 第18章 扩散模型 Diffusion models 第19章 深度强化学习 Reinforcement learning 第20章 深度学习为何有效? Why does deep learning work? 第21章 深度学习与伦理 Deep learning and ethics
推荐理由
这本书只需要我们有本科数学基础就可以轻松读懂。为了节省读者时间更高效地理解深度学习书籍的每个重点都解释的非常精炼易懂每章的主体部分简明地描述了最基本的思想及配套图示。
本书的附录部分复习了所有数学先修知识不需要参考外部材料。对于希望深入探究的读者每章都有相关习题作者也提供了答案、Python 笔记本和广泛的背景笔记以供学习。
部分内容
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