深度学习手册
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2020-10-12 20:34
一本书入门深度学习
如果你接触了深度学习,那么你一定听说过一本书,它堪称AI界的圣经,它就是今天我们的主角 ——《深度学习》!我们一般将本书称为“花书”,花书涵盖面非常之广,适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
该书主要分为以下三个部分:
第一部分:应用数学与机器学习基础
该部分主要给大家介绍了在深度学习研究过程中会用到数学工具,以及一些基础的机器学习的概念,帮助大家夯实基础、快速入门深度学习,这一部分是深度学习的预备知识哦~大家要重视起来!
第二部分:深度网络:现代实践
该部分主要给大家介绍了深度学习的前世今生,现今成熟的深度学习方法与技术。这些方法都是当下各大AI公司所应用算法的基础,帮助我们站在巨人的肩膀上继续探索。
第三部分:深度学习研究
该部分讨论某些了具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是深度学习未来的研究重点。如果你感兴趣,可以选择其中的方向继续研究下去~
第 1 章 引言
第一部分 应用数学与机器学习基础
第 2 章 线性代数
第 3 章 概率与信息论
第 4 章 数值计算
第 5 章 机器学习基础
第二部分 深度网络:现代实践
第 6 章 深度前馈网络
第 7 章 深度学习中的正则化
第 8 章 深度模型中的优化
第 9 章 卷积网络
第 10 章 序列建模:循环和递归网络
第 11 章 实践方法论
第 12 章 应用
第三部分 深度学习研究
第 13 章 线性因子模型
第 14 章 自编码器
第 15 章 表示学习
第 16 章 深度学习中的结构化概率模型
第 17 章 蒙特卡罗方法
第 18 章 直面配分函数
第 19 章 近似推断
第 20 章 深度生成模型
为便于大家阅读,我们特意准备了PDF版本(中文版和英文版)。不过由于翻译的原因,中文版可能会有一些勘误,大家有能力的话可以读一下英文原版哦~
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