深度學習是目前***的技術領域。本書兼顧了數學上的理解和代碼實踐，內容主要包括基礎知識和深度學習模型。第1章 介紹深度學習的簡潔發展思路和表示學習機制； 第2章、第3章介紹神經網絡的基於梯度的優化方法、神經網絡的優化難點以及相應的解決方法； 第4章討論神經網絡遇到的過擬合問題； 第5章分析神經網絡的最小組成部分——神經元； 第6章討論三種方案解決深層網絡的訓練難題： 批標準化、SELU、ResNet； 第7章、第8章講述了兩種重要的神經網絡模型： 捲積神經網絡和循環神經網絡； 第9章討論了對於神經網絡的無監督學習方式； 第10章詳細討論以變分自編碼器和對抗生成網絡為代表的概率生成網絡。 本書適合對於深度學習感興趣的大學生、工程師閱讀參考。閱讀本書需要具備基礎的Python編程技術和基本的數學知識。
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