深度学习:原理与应用
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更新于2024-07-20
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"深度学习是机器学习的一种形式,它使计算机能够从经验中学习并以概念层次的理解世界。这本书由三位领域的专家编写,是深度学习的全面指南,涵盖了线性代数、概率论、信息论、数值计算和机器学习等相关概念背景。书中详细介绍了深度学习技术,包括深前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模以及实际方法,并讨论了自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学和电子游戏等应用。此外,还探讨了线性因子模型、自动编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡洛方法、分区函数、近似推理和深度生成模型等理论主题。该书适用于希望在工业或研究领域从事深度学习的本科生或研究生,以及想在产品或平台上应用深度学习的软件工程师。"
深度学习是当前人工智能领域的重要分支,它通过构建多层神经网络来模拟人脑的学习过程。本书首先介绍了深度学习的基本定义和背景,然后提供了相关的数学和概念基础,如线性代数中的矩阵运算,概率论中的概率分布,信息论中的熵和互信息,以及数值计算中的梯度下降等优化算法。这些基础知识对于理解和实现深度学习模型至关重要。
接着,书中详细阐述了三种类型的深度学习网络:无监督或生成式学习的深层网络、有监督学习的深层网络以及混合型网络。无监督学习通常涉及深度自编码器,如用于语音特征提取的深度自编码器和去噪自编码器,以及变换自编码器,它们可以用于数据降维和特征学习。有监督学习则涵盖深度前馈网络和卷积网络,常应用于图像分类和识别任务。混合型网络结合了监督和无监督学习,具有更广泛的适用性。
预训练的深度神经网络是深度学习中的一个重要策略,它可以利用大量未标记数据初始化网络权重,然后再用标记数据进行微调,从而提高模型的性能。此外,书中还探讨了深度学习在实际应用中的最佳实践,如自然语言处理中的语言模型,语音识别中的序列建模,以及推荐系统中的协同过滤算法。
这本书不仅提供了深度学习的实践经验,还深入到理论层面,帮助读者理解深度学习背后的原理和机制。无论是对深度学习感兴趣的初学者,还是已经在行业内工作的专业人士,都能从中受益匪浅。
2022-07-03 上传
2023-05-13 上传
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