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解析深度學習
深度學習是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡等為架構(gòu),對數(shù)據(jù)資料進行表示學習的算法,它是計算機科學及人工智能的重要分支,其代表性成果如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等作為信息產(chǎn)業(yè)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的主流工具性技術(shù)已被成功應用于諸多現(xiàn)實場景。本書作為一本面向中文讀者的深度學習教科書,從“理論與實踐相結(jié)合”的角度立意,貫徹“知行合一”的教育理念.全書除緒論和附錄外,共有15章,分四篇:第一篇“機器學習”(第1章),介紹機器學習的基本術(shù)語、基礎(chǔ)理論與模型;第二篇“深度學習基礎(chǔ)”(第2-5章),介紹深度學習基本概念、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡和Transformer網(wǎng)絡等內(nèi)容;第三篇“深度學習實踐”(第6-14章),介紹深度學習模型自數(shù)據(jù)準備開始,到網(wǎng)絡參數(shù)初始化、不同網(wǎng)絡部件的選擇、網(wǎng)絡配置、網(wǎng)絡模型訓練、不平衡樣本的處理,最終到模型集成等實踐應用技巧和經(jīng)驗;第四篇“深度學習進階”(第15章),本篇以計算機視覺中的基礎(chǔ)任務為例,介紹深度學習的進階發(fā)展及其應用情況。本書不是一本編程類圖書,而是希望通過“基礎(chǔ)知識”和“實踐技巧”兩方面的內(nèi)容使讀者從更高維度了解、掌握并成功構(gòu)建針對自身應用的深度學習模型。
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