深度学习——理论、方法与PyTorch实践

作者: 翟中华、孟翔宇

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2021-08-01

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简介

本书深入浅出讲解深度学习,对复杂的深挖其本质,让其简单化;对简单的深挖其联系,让其丰富化。从理论知识到实战项目,内容翔实。 本书分为两篇,基础篇主要讲解深度学习的理论,实战篇是代码实践及应用。基础篇(第1~13章)包括由传统机器学习到深度学习的过度、图像分类的数据驱动的方法、Softmax损失函数、优化方法与梯度、卷积神经网络的各种概念、卷积过程、卷积神经网络各种训练技巧、梯度反传、各种卷积网络架构、RNN递归神经网络和序列模型、基于DL的语言模型、生成模型、生成对抗网络等;实战篇(第14~19章)包括应用卷积神经网络进行图像分类、各种网络架构、网络各层可视化、猫狗图像识别、文本分类、GAN图像生成等。 本书适合人工智能专业的本科生、研究生,想转型人工智能的IT从业者,以及想从零开始了解并学习深度学习的读者阅读。

编辑推荐

学习思路,理论先行:构建了非常系统化的理论知识体系,助力读者透彻理解深度学习的基础知识。 学习原理,思维先行:学习一种新的方法、新的算法时,先从本质上剖析其来源,分析提出这种新方法的思维是什么。 抽丝剥茧、深挖本质:透过其烦杂的表面,深挖其本质。 纵向学习、横向比较:详细讲解深度学习作为语言模型中很有用的一种技巧,如何在很多方法中被借鉴和使用。 实践有章可循,拒绝举轻若重:本书将实践分为原理实践和应用实践。原理实践注重案例与原理的呼应,增强对于原理的理解和认识;代码实践增加不同场景下的实践技能,提高Python实践水平。

更多出版物信息
  • 版权: 清华大学出版社
  • 出版: 2021-08-01
  • 作者:翟中华、孟翔宇
  • 更新: 2023-06-22
  • 书号:9787302568483
  • 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

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