神经网络与深度学习-邱锡鹏

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admin 发表于 2021-8-6 21:30:59
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主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型(前馈网络、卷积网络、循环网络等)以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。全书共15章,可以作为一学期的课程进行讲授。
第1章是绪论,介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要,使读者对相关知识进行全面的了解。
第2、3章介绍了机器学习的基础知识。
第4、5、6章分别讲述三种主要的神经网络模型:前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。在第6章中略提了下图网络的内容。
第7章介绍神经网络的优化与正则化方法。
第8章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆。
第9章简要介绍了一些无监督学习方法。
第10章中介绍一些和模型独立的机器学习方法:集成学习、协同学习、多任务学习、迁移学习、终生学习、小样本学习、元学习等。这些都是目前深度学习的难点和热点问题。
第11章介绍了概率图模型的基本概念,为后面的章节进行铺垫。
第12章介绍两种早期的深度学习模型:玻尔兹曼机和深度信念网络。
第13章介绍最近两年发展十分迅速的深度生成模型:变分自编码器和对抗生成网络。
第14章介绍了深度强化学习的知识。
第15章介绍了应用十分广泛的序列生成模型。

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shadongjun 发表于 2021-8-11 01:50:52
啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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kennyworld 发表于 2021-8-11 20:27:48
么有分,谁能送我点积分啊::>_<::
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liyunfei241 发表于 2021-8-30 03:19:15
啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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z976306453 发表于 2021-10-3 14:30:11
支持楼主继续分享优秀资源,消灭零回复!
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hzhan100 发表于 6 天前
啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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天边不够远 发表于 5 天前
感谢分享
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