深度学习手册

小白学视觉

共 4402字,需浏览 9分钟

 ·

2020-10-12 20:34


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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~





内容介绍


            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

            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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大家如果在学习过程中有什么疑问,也可以后台留言告诉小蓝~有时间会给大家一一回复~



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