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深度学习笔记

作者

：

鲁伟 (著)

出版社

：

北京大学出版社有限公司

出版日期

：

2020/08/01

閱讀格式

：

EPUB

書籍分類

：

社科 ; 學術書 ; 理工農醫

學科分類

：

社會科學類

ISBN

：

9787301161227

深度学习神经网络卷积神经网络语音识别自然语言处理机器学习

本館館藏

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內容簡介
目錄

《深度學習筆記》作為一本以“筆記”命名的深度學習圖書，主要定位是面向廣大希望入門深度學習的初學者。本書以深度神經網絡(DNN)、卷積神經網絡(CNN)和循環神經網絡(RNN)為核心，詳細介紹了深度學習的理論基礎、通用方法和三大網絡的原理與實踐。全書代碼以Keras框架作為範例，對於初學者而言簡單易懂。對於深度學習而言，本書內容豐富，知識覆蓋面廣，兼有代碼實戰,適合想要入門深度學習的廣大學習者閱讀。

版权信息
推荐序
前言
第1讲神经网络与深度学习
- 1.1 机器学习与深度学习的关系
- 1.2 感知机与神经网络
第2讲神经网络的过拟合与正则化
第3讲深度学习的优化算法
第4讲卷积神经网络
第5讲 CNN图像学习过程与可视化
- 5.1 CNN的直观理解
- 5.2 CNN图像学习的可视化
第6讲 CNN图像分类：从LeNet5到EfficientNet
- 6.1 计算机视觉的三大任务
- 6.2 CNN图像分类发展史
第7讲 CNN目标检测：从RCNN到YOLO
- 7.1 目标检测概述
- 7.2 CNN目标检测算法
第8讲 CNN图像分割：从FCN到U-Net
- 8.1 语义分割和实例分割概述
- 8.2 语义分割
第9讲迁移学习理论与实践
第10讲循环神经网络
第11讲长短期记忆网络
- 11.1 深度神经网络的困扰：梯度爆炸与梯度消失
- 11.2 LSTM：让RNN具备更好的记忆机制
第12讲自然语言处理与词向量
第13讲 word2vec词向量
- 13.1 word2vec
- 13.2 word2vec的训练过程：以CBOW为例
第14讲 seq2seq与注意力模型
第15讲语音识别
第16讲从Embedding到XLNet：NLP预训练模型简介
第17讲深度生成模型之自编码器
第18讲深度生成模型之生成式对抗网络
- 18.1 GAN
- 18.2 训练一个DCGAN
第19讲神经风格迁移、深度强化学习与胶囊网络
第20讲深度学习框架
第21讲深度学习数据集
- 21.1 CV经典数据集
- 21.2 NLP经典数据集
参考文献

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