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简介
本书按照从理论到实践,从实践到创造的顺序讲解深度学习领域的知识与技术,代码翔实,公式简单易懂。 本书第1章介绍深度学习的概念和目前的形势,第2章介绍Python编程语言基础,第3章使用Python语言计算极限、导数、级数等数学问题,第4章讲解深度学习的基本原理与PyTorch框架的基本使用,第5章和第6章详细讲述经典网络结构CNN和RCNN,第7~9章介绍自研深度学习框架,并详细讨论之前忽略的深度学习底层实现上的算法和细节,第10章介绍目前机器学习的前沿无监督学习,第11章主要讲解深度学习模型以Web应用形式部署的技术。 本书适合有高等数学基础、希望了解深度学习领域知识和技术的初学者阅读,也可作为相关培训机构的参考用书。
编辑推荐
深度学习及神经网络算法涵盖较广的计算机和数学领域,本书系统讲述深度学习的原理及应用,并介绍目前流行的深度学习框架PyTorch。从理论知识到实战项目,内容翔实。 ★通俗易懂 深度学习需要一些公式推导,本书在推导公式之前详细讲解前置知识,助力读者更好地理解理论知识。 ★详略得当 本书在重点难点出配有视频讲解,扫描书中提供的二维码可观看对应章节的视频讲解;相关知识领域,例如CUDA,本书也会在讲解深度学习之余介绍它的基本使用,帮助读者全方位地了解深度学习这个领域。 ★深入浅出 深入计算机硬件,给出简明结论。书中包含大量细心编写的代码,带领读者一起思考和实现理论。
更多出版物信息
- 版权: 清华大学出版社
- 出版: 2021-06-01
- 更新: 2023-06-22
- 书号:9787302576860
- 中图:TP181
- 学科:工学控制科学与工程工学计算机科学与技术交叉学科智能科学与技术