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    • 作者: 王茂发,陈慧灵,徐艳琳,龚启舟,冷志雄,万泉,颜丙辰著 | 王茂发,陈慧灵,徐艳琳,龚启舟,冷志雄,万泉,颜丙辰编 | 王茂发,陈慧灵,徐艳琳,龚启舟,冷志雄,万泉,颜丙辰译 | 王茂发,陈慧灵,徐艳琳,龚启舟,冷志雄,万泉,颜丙辰绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2023-12-01
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    • 作者: 王茂发,陈慧灵,徐艳琳,龚启舟,冷志雄,万泉,颜丙辰著| 王茂发,陈慧灵,徐艳琳,龚启舟,冷志雄,万泉,颜丙辰编| 王茂发,陈慧灵,徐艳琳,龚启舟,冷志雄,万泉,颜丙辰译| 王茂发,陈慧灵,徐艳琳,龚启舟,冷志雄,万泉,颜丙辰绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2023-12-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:211000
    • 页数:424
    • 开本:32开
    • ISBN:9787302649519
    • 版权提供:清华大学出版社
    • 作者:王茂发,陈慧灵,徐艳琳,龚启舟,冷志雄,万泉,颜丙辰
    • 著:王茂发,陈慧灵,徐艳琳,龚启舟,冷志雄,万泉,颜丙辰
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:59.5
    • ISBN:9787302649519
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:32开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2023-12-01
    • 页数:424
    • 外部编号:涿仝东178434
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章 元学习简介

    1.1 元学习

    1.2 元学习的类型

    1.2.1 学习度量空间

    1.2.2 学习初始化

    1.. 学习优化器

    1.3 嵌套梯度下降法实现元学习

    1.4 少样本学习的优化模型

    1.5 小结

    1.6 思考题

    参考文献

    第2章 深度学习

    2.1 深度学习的概念

    2.2 深度神经网络概述

    2.2.1 人工神经网络

    2.2.2 深度神经网络

    . 卷积神经网络概述

    ..1 卷积神经网络

    ..2 卷积神经网络的结构

    .. 卷积神经网络的训练

    ..4 VGG卷积神经网络的代表络

    2.4 循环神经网络

    2.4.1 循环神经网络概念

    2.4.2 长短期记忆(LSTM)网络

    2.5 生成对抗网络

    2.5.1 生成器

    2.5.2 判别器

    2.5.3 训练过程

    2.5.4 小结

    2.6 Transformer 及扩散模型

    2.6.1 编码组件

    2.6.2 解码组件

    2.6.3 扩散模型

    2.7 小结

    2.8 思考题

    参考文献

    第3章 李生网络

    3.1 李生网络简介

    3.2 李生网络的架构

    3.3 李生网络的衍生

    3.3.1 伪李生网络

    ……

    第4章 原型网络及其变体

    第5章 关系网络与匹配网络

    第6章 记忆神经网络

    第7章 模型无关元学习及其变种

    第8章 Meta-SGD和Reptile

    第9章 新进展与未来方向

    "立足于现有元学习、深度学习、机器学习技术,给出一套较为完备的深度元学习技术框架,同时加入了笔者所在课题组的一些近期新研究成果,提出了一系列具有启发的元学习算法和思考方向。
    l行文力求浅显易懂、深入浅出,每章课后还配有相应的思考题,可以作为高等学校计算机相关专业或高年级生理论教学,也可以作为学习深度元学习技术的参考书。
    "

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