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  • 深度学习必学的十个问题——理论与实践 人工智能 清华大学出版社 正版书籍
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    • 作者: 李轩涯、张暐著
    • 出版社: 清华大学出版社
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    • 作者: 李轩涯、张暐著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:16开
    • ISBN:9789370334890
    • 版权提供:清华大学出版社

    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。

    基本信息
    商品名称: 开本: 16开
    作者: 李轩涯、张暐 定价: 49.80
    ISBN号: 9787302577164 出版时间: 2021-06-01
    出版社: 清华大学出版社 印刷时间: 2021-06-01
    版次: 1 印次: 1

    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

    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

    ......

    深度学习是目前***的技术领域。本书兼顾了数学上的理解和代码实践,内容主要包括基础知识和深度学习模型。章 介绍深度学习的简洁发展思路和表示学习机制; 第2章、第3章介绍神经网络的基于梯度的优化方法、神经网络的优化难点以及相应的解决方法; 第4章讨论神经网络遇到的过拟合问题; 第5章分析神经网络的小组成部分——神经元; 第6章讨论三种方案解决深层网络的训练难题: 批标准化、SELU、ResNet; 第7章、第8章讲述了两种重要的神经网络模型: 卷积神经网络和循环神经网络; 第9章讨论了对于神经网络的无监督学习方式; 0章详细讨论以变分自编码器和对抗生成网络为代表的概率生成网络。 本书适合对于深度学习感兴趣的大学生、工程师阅读参考。阅读本书需要具备基础的Python编程技术和基本的数学知识。

    ......

    李轩涯,单位:百度公司,职务、职称: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。

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