深度学习 (伊恩·古德费洛 (Ian Goodfellow) etc.)mobi

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内容笔记:

  1. 导论: 介绍深度学习的基本概念、历史背景和应用领域。对深度学习的定义和基本原理进行了概述。
  2. 线性代数: 深度学习中使用的数学工具之一是线性代数。书中提供了对线性代数相关概念的介绍,以帮助读者理解后续章节。
  3. 概率与信息论: 引入概率论和信息论的基本概念,这在深度学习中是非常重要的,尤其是在处理不确定性和建模复杂分布时。
  4. 数值计算: 深度学习涉及大量的数值计算,本章介绍了在深度学习中使用的数值计算的一些基本原理和技术。
  5. 机器学习基础: 深度学习是机器学习的一个分支,这一章讨论了机器学习的基本概念,包括监督学习、无监督学习和强化学习。
  6. 深度前馈网络: 介绍了最简单形式的神经网络,即前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)的基本原理和训练方法。
  7. 深度学习中的正则化: 讨论了在深度学习中处理过拟合和提高模型泛化能力的正则化方法。
  8. 卷积网络: 详细介绍了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs),一种用于处理图像和空间数据的深度学习模型。
  9. 序列建模: 包括了处理序列数据的循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)等模型。
  10. 实践方法: 提供了实际应用深度学习的方法和工具,以及训练大规模模型的实践技巧。
  11. 应用: 讨论了深度学习在不同领域的应用,包括自然语言处理、计算机视觉、强化学习等。

该书以其全面的覆盖和深入的理论讲解而闻名,适合那些希望深入了解深度学习原理和实践的学生、研究者和从业者。

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