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深度学习必学的十个问题:理论与实践
更新时间:2022-07-28 19:53:17
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本书兼顾了数学上的理解和代码实践,内容主要包括基础知识和深度学习模型。第1章介绍深度学习的简洁发展思路和表示学习机制;第2章、第3章介绍神经网络的基于梯度的优化方法、神经网络的优化难点以及相应的解决方法;第4章讨论神经网络遇到的过拟合问题;第5章分析神经网络的最小组成部分:神经元;第6章讨论三种方案解决深层网络的训练难题:批标准化、SELU、ResNet;第7章、第8章讲述了两种重要的神经网络模型:卷积神经网络和循环神经网络;第9章讨论了对于神经网络的无监督学习方式;第10章详细讨论以变分自编码器和对抗生成网络为代表的概率生成网络。本书适合对于深度学习感兴趣的大学生、工程师阅读参考。阅读本书需要具备基础的Python编程技术和基本的数学知识。
品牌:清华大学
上架时间:2021-06-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
深度学习必学的十个问题:理论与实践最新章节
查看全部- 参考文献
- 10.3 使用keras
- 10.2 生成对抗网络
- 10.1 变分自编码器
- 第10章 概率生成模型
- 9.4 使用keras
- 9.3 收缩自编码器
- 9.2 稀疏自编码器
- 9.1 自编码器
- 第9章 无监督表示学习:自编码器
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