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深度学习必学的十个问题:理论与实践

李轩涯 张暐
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计算机网络人工智能5.1万字

更新时间:2022-07-28 19:53:17 最新章节:参考文献

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书籍简介

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

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    本书分为4章,共20章。其中第1篇为基础算法篇,从第1章到第9章,讲述排序、查找、线性结构、树、散列、图、堆栈等基本数据结构算法;第2篇为机器学习算法篇,从第10章到第14章,讲述分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法和集成学习算法;第3篇为强化学习算法篇,从第15章到第16章,讲述基于价值的强化学习算法和基于策略的强化学习算法;第4篇为深度学习算法篇,从第17章到第19章,讲述神经网络模型算法、
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    本书从技术和规制两个角度入手,以人工智能治理的法律、公共政策以及伦理规范等相关社会行为和社会关系的规则建立和运行为主要思考方向和研究进路,在梳理人工智能发展情况、欧盟及其他国家人工智能立法与政策发布现状的基础上,对人工智能治理的基础、基本路径及我国人工智能产业、政策与规制思路进行了全面和有益的探索。
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