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  • 正版新书]深度学必学的十个问题——理论与实践 人工智能 李轩涯
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    • 作者: 李轩涯、张暐著 | 李轩涯、张暐编 | 李轩涯、张暐译 | 李轩涯、张暐绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2021-06-01
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    • 作者: 李轩涯、张暐著| 李轩涯、张暐编| 李轩涯、张暐译| 李轩涯、张暐绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2021-06-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:100千字
    • 页数:256
    • 开本:32开
    • ISBN:9787302577164
    • 版权提供:清华大学出版社
  • 作者: 李轩涯、张暐
  • 著: 李轩涯、张暐
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 49.8
  • ISBN: 9787302577164
  • 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: 2021-06-01
  • 页数: 256
  • 外部编号: 五三A47354
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 章作为机器学习模型的神经网络

    1.1表示学习

    1.2感知器与神经网络

    1.3使用keras

    第2章神经网络的训练

    2.1基于梯度的一阶优化

    2.2基于梯度的二阶优化

    2.3普通训练方法的局限

    2.4误差反向传播算法的本质

    2.5使用keras

    第3章神经网络的优化难题

    3.1局部极小值,鞍点和非凸优化

    3.2随机梯度下降的优势

    3.3梯度方向优化

    3.4动态调整学习率

    3.5使用keras

    第4章神经网络的过拟合

    4.1参数绑定和提前终止

    4.2数据增强和噪声添加

    4.3Dropout

    4.4使用keras

    第5章神经网络的神经单元

    5.1梯度消失和梯度爆炸

    5.2隐藏单元设计原则和sigmoid的非零中心

    5.3基于线性函数的改进和maxout单元

    5.4使用keras

    第6章神经网络的深度训练

    6.1预处理和批标准化

    6.2批标准化的不同视角:协变量偏差和协调更新

    6.3自归一化神经网络

    6.4ResNet

    6.5使用keras

    第7章卷积神经网络

    7.1局部连接和权重共享

    7.2卷积操作的重要概念

    7.3卷积核的参数学习

    7.4基于感受野的三个卷积技巧

    7.5使用keras

    第8章循环神经网络

    8.1理解循环结构

    8.2循环结构的参数学习

    8.3正交初始化和记忆容量

    8.4理解LSTM

    8.5使用keras

    第9章无监督表示学习:自编码器

    9.1自编码器

    9.2稀疏自编码器

    9.3收缩自编码器

    9.4使用keras

    0章概率生成模型

    10.1变分自编码器

    10.2生成对抗网络

    10.3使用keras

    参考文献

    李轩涯,单位:百度公司,职务、职称:不错工程师,性别:男,年龄:33,专业:计算机科学与技术,学历:博士,研究成果:中国计算机学会杰出会员、常务理事,中国计算机实践教育联合会副理事长。现主管百度校企合作、校企联合人才培养、校园粉丝生态圈,帮助百度技术、人才及产品品牌在高校领域的推广与影响力传播。

    本书既强调对深度学习理论的深入理解,同时用代码实践结合理论的讲解。

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