深度學習(上) 在線電子書 圖書標籤: DeepLearning
發表於2024-12-23
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本書對所有主要的深度學習方法和最新研究趨勢進行瞭深入探索。全書分為上下兩捲,五個部分。上捲包括兩個部分:第一部分是基礎算法,包括機器學習基礎算法、早期神經網絡算法、深度學習的正則化方法和深度學習的優化方法;第二部分是判彆式模型,包括捲積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)、長短期記憶模型(LSTM)、注意力機製和記憶網絡。下捲包括三個部分:第三部分是生
成式模型,包括深度置信網絡/深度玻爾茲曼機、自編碼器(AE)/變分自編碼器(VAE)、生成對抗網絡(GAN)、像素級生成、深度聚類等;第四部分是前沿技術,討論深度強化學習;第五部分是安全保障,包括深度學習的可解釋性和對抗樣本的攻擊與防禦。本書特彆注重學術前沿,對包括膠囊網絡在內的當前最新成果進行瞭細緻的討論。全書構建瞭一套明晰的深度學習體係,同時各章內容相對獨立,並有輔助網站(http://deeplearningresource.com)在綫提供大量論文、代碼,數據集和彩圖等學習資源供讀者邊實踐邊學習。
本書適閤人工智能相關領域的科研人員、工程師閱讀,也可以作為人工智能、自動化和計算機等專業的研究生和高年級本科生的學習材料。
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