江西建设银行分行网站,滨州网站建设,wordpress nginx 乱码,舆情报告总结UCL Simon Prince的新书#xff1a;《Understanding Deep Learning》 #xff0c;在2023年2月6日由MIT Press出版。他之前写过很受欢迎的《Computer Vision: Models, Learning, and Inference》。
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正如书…UCL Simon Prince的新书《Understanding Deep Learning》 在2023年2月6日由MIT Press出版。他之前写过很受欢迎的《Computer Vision: Models, Learning, and Inference》。
关于这本最新的深度学习手册作者这样介绍它
正如书名所示它不是最实用的书没有代码也不是最理论的书没有证明。本书的目标是让读者以最简单的方式理解支撑现代深度学习技术的核心思想。读完本书后读者将能够把深度学习应用于没有现成方法的新情况。
全书400多页共20章目录部分如下 Chapter 1 - 导论 Introduction Chapter 2 - 监督学习 Supervised learning Chapter 3 - 浅层神经网络 Shallow neural networks Chapter 4 - 深度神经网络 Deep neural networks Chapter 5 - 损失函数 Loss functions Chapter 6 - 训练模型 Training models Chapter 7 - 梯度与初始化 Gradients and initialization Chapter 8 - 衡量性能 Measuring performance Chapter 9 - 正则化 Regularization Chapter 10 - 卷积网络 Convolutional nets Chapter 11 - 残差网络 Residual networks and BatchNorm Chapter 12 - Transformers Chapter 13 - 图神经网络 Graph neural networks Chapter 14 - 无监督学习Unsupervised learning Chapter 15 - 生成对抗网络 Generative adversarial networks Chapter 16 - Normalizing flows Chapter 17 - 变分自编码器 Variational auto-encoders Chapter 18 - 扩散模型 Diffusion models Chapter 19 - 深度强化学习 Deep reinforcement learning Chapter 20 - 为什么深度学习workWhy does deep learning work? 全书从机器学习基础概念到深度学习各种模型包括最新的Transformer和图神经网络都有介绍比较系统全面非常值得深度学习入门者关注也可以帮助大家更好地了解不同深度学习算法的最新研究情况深蓝学院已经将完整的近500页PDF和2到13章的全部PPT及图表打包整理好。
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