深度学习:理论与实践
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更新于2024-07-19
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"《深度学习》是一本由领域专家编写的关于深度学习的权威书籍,得到了业界重要人物Elon Musk的推荐。这本书深入浅出地介绍了深度学习的原理和实践应用,适合学生和软件工程师阅读。书中涵盖了线性代数、概率论与信息论、数值计算、机器学习等基础知识,并详细讲解了深度学习技术,如深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模等。此外,还涉及自然语言处理、语音识别、计算机视觉等多个领域的应用。书中还包含研究视角,讨论了线性因子模型、自编码器、表示学习等理论话题。该书的配套网站提供了补充材料,供读者和教师使用。"
在深度学习这个领域,这本书首先介绍了深度学习的目标读者群体,包括对工业界或研究领域有志向的本科生和研究生,以及希望在产品或平台上应用深度学习的软件工程师。接着,它概述了深度学习的历史发展,强调了数据量增长、模型规模扩大、精度提升和实际影响的重要性。
在数学和机器学习的基础部分,书中详细讲解了线性代数的概念,如标量、向量、矩阵和张量,以及它们之间的运算,如矩阵乘法、单位矩阵、逆矩阵、线性相关和生成子空间。还讨论了范数、特殊类型的矩阵和向量,以及特征分解和奇异值分解等关键概念,这些都是深度学习中构建和理解神经网络的基础。
概率和信息论章节解释了为何使用概率,介绍了随机变量、概率分布(包括离散和连续)、边缘概率、条件概率、链式法则、独立性和条件独立性。此外,还涵盖了期望、方差、协方差等统计概念,以及常见的概率分布,如伯努利分布和高斯分布,这些都是构建概率模型和理解深度学习中的不确定性处理的关键。
这些基础知识为深度学习技术的讲解铺平了道路,包括深度前馈网络、正则化策略以防止过拟合、优化算法(如梯度下降及其变种)来训练模型,以及卷积神经网络(CNN)在图像处理中的应用。序列建模部分可能涵盖了循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM),用于处理时间序列数据,如语音识别和自然语言处理。
书中还探讨了在线推荐系统、生物信息学和电子游戏等行业的深度学习应用。最后,从研究角度出发,书中探讨了更高级的理论主题,如自编码器、表示学习、结构化概率模型,以及如何使用蒙特卡洛方法、分区函数和近似推理。这些深度生成模型是当前深度学习研究的前沿领域。
《深度学习》这本书是深度学习领域的一本全面教材,它不仅提供了理论背景,也强调了实践应用,为学习者提供了一个深入理解和应用深度学习的强大平台。
2022-07-03 上传
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