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深度学习
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深度学习
深度学习是机器学习的一个分支它模仿人脑神经网络的工作原理进行复杂的数据处理和模式识别。在计算机科学中深度学习通过构建多层非线性模型对输入数据逐层进行特征提取与转换从而达到对数据的高层抽象理解。
深度学习的核心在于“深度”二字即其神经网络结构通常包含多个隐藏层。每一层的神经元通过对前一层输出的加权求和并经过激活函数处理后生成更高级别的特征表示直至输出层生成最终结果。这种分层的学习过程使得模型能够自动从原始数据中提取关键特征无需人为设计复杂的特征工程。
深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了显著成果如AlphaGo、自动驾驶技术等前沿应用就是深度学习技术的典型代表。同时随着计算能力的提升以及大数据的发展深度学习正不断拓宽其应用边界持续推动人工智能领域的发展。
推荐图书
《细说PyTorch深度学习理论、算法、模型与编程实现》 京东直达https://item.jd.com/13789305.html
内容简介
《细说PyTorch深度学习理论、算法、模型与编程实现》由业界专家编撰采用理论描述加代码实践的思路详细介绍PyTorch的理论知识及其在深度学习中的应用。全书分为两篇共16章。第一篇为基础知识主要介绍PyTorch的基本知识、构建开发环境、卷积网络、经典网络、模型保存和调用、网络可视化、数据加载和预处理、数据增强等内容第二篇为高级应用主要介绍数据分类、迁移学习、人脸检测和识别、生成对抗网络、目标检测、ViT等内容。该书内容涵盖PyTorch从入门到深度学习的各个方面是一本基础应用与案例实操相结合的参考书。 《细说PyTorch深度学习理论、算法、模型与编程实现》理论兼备实例深入浅出适合PyTorch初学者使用也可以作为理工科高等院校本科生、研究生的教学用书还可作为相关科研工程技术人员的参考书。
作者简介
凌峰毕业于中国科学院大学博士从事机器学习、人工智能、图像处理和计算视觉的研究 与开发工作多年发表多篇论文拥有丰富的机器学习算法实现经验。
丁麒文研究生毕业主要从事图像处理、机器学习、人工智能和机器视觉领域的研究工作 熟练运用基于Pytorch、TensorFlow等深度学习框架实现相关图像处理算法并发表了多篇论文 。
推荐理由
《细说PyTorch深度学习理论、算法、模型与编程实现》是一本专为深度学习爱好者和从业者精心编写的实用指南。 理论与实践相结合该书不仅深入浅出地介绍了深度学习的基础理论知识包括神经网络的原理、优化方法、正则化技术等核心内容同时结合了实际案例将这些理论知识融入到具体应用中确保读者能够从底层理解到上层应用全面掌握。 PyTorch实战详解书中以目前业界广泛应用且深受开发者喜爱的深度学习框架PyTorch为核心详细阐述了如何使用PyTorch构建、训练和调试各种深度学习模型。作者通过丰富的代码实例帮助读者快速掌握PyTorch进行深度学习开发的技能。 广泛覆盖深度学习领域本书涵盖多种深度学习模型如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、长短时记忆网络LSTM、变分自编码器VAE以及生成对抗网络GAN等并对每种模型的应用场景和实现细节进行了详尽解析。 适合不同层次读者无论是初涉深度学习领域的入门者还是希望进一步提升实战能力的专业人士都可以从中受益。对于新手来说它可以作为一本引导入门并迅速提升技术水平的教材对于有经验的开发者它则提供了一套系统性梳理和进阶学习的资源。 紧跟前沿动态鉴于深度学习领域日新月异的发展《细说PyTorch深度学习理论、算法、模型与编程实现》在介绍基础的同时也关注并涵盖了部分最新研究进展和技术动态有助于读者保持对领域发展的敏锐洞察力。
综上所述《细说PyTorch深度学习理论、算法、模型与编程实现》是一本集学术严谨性和实践指导性于一体的高质量图书无论是用于个人学习成长还是作为教学参考资料都是深度学习爱好者的不二之选。
粉丝福利
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