深入浅出深度学习
- 书名:深入浅出深度学习
- 作者: 桑德罗·斯卡尼(Sandro Skansi)
- 格式:PDF
- 时间:2024-07-11
- 评分:
- ISBN:9787302573210
内容简介:
《深入浅出深度学习》对深度学习进行了深入浅出的介绍,语言简明扼要、通俗易懂。介绍了各个时期最著名的联结主义模型,同时以简单、直观的形式展示了各种最流行的算法和体系结构,详细解释了数学求导过程。《深入浅出深度学习》的内容涵盖卷积网络、LSTM、
word2vec、RBM、DBN、神经图灵机、记忆网络以及自动编码器。此外,《深入浅出深度学习》还提供了大量可以
实际运行的Python代码示例。
主要内容
介绍机器学习的基础知识以及深度学习的数学和计算先决条件
讨论前馈神经网络,并探索可以应用于任何神经网络的修改
探讨卷积神经网络,以及前馈神经网络的循环连接
描述分布式表示的概念、自动编码器的概念,以及使用深度学习进行语言处理背后的思想
简单介绍人工智能和神经网络的发展历史,提出深度学习和联结主义的各种有趣的开放性研究问题
Sandro Skansi博士是克罗地亚萨格勒布大学的逻辑学助理教授,同时还是克罗地亚萨格勒布代数学院的数据科学讲师。他拥有GitHub北极代码库贡献者勋章(ArcticCode Vault Contributor)。
作者简介:
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