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题名/责任者:

破解深度学习:模型算法与实现.基础篇/瞿炜, 李力, 杨洁著

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-115-64619-4/CNY109.80

载体形态项:

264页:图 (部分彩图);24cm

其它题名:

模型算法与实现

其它题名:

基础篇

个人责任者:

瞿炜 著

个人责任者:

李力 著

个人责任者:

杨洁 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

一般附注:

异步图书

责任者附注:

瞿炜, 美国伊利诺伊大学人工智能博士, 哈佛大学、京都大学客座教授 ; 前中国科学院大学教授、模式识别国家重点实验室客座研究员 ; 国家部委特聘专家、重点实验室学术委员会委员 ; 知名国际期刊编委, 多个顶级学术期刊审稿人及国际学术会议委员。李力, 人工智能专家, 长期致力于计算机视觉和强化学习领域的研究与实践。曾在多家顶尖科技企业担任资深算法工程师, 拥有十余年行业经验, 具备丰富的技术能力和深厚的理论知识。杨洁, 人工智能和自然语言处理领域资深应用专家, 在自然语言理解、基于知识的智能服务、跨模态语言智能、智能问答系统等技术领域具有深厚的实战背景。她曾在教育、医疗等行业的知名企业担任关键职位, 拥有十年以上的行业管理经验, 成功领导并实施了多个创新项目, 擅长引领团队将复杂的理论转化为实际应用, 解决行业中的关键问题。

提要文摘附注:

本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的基础知识。本书总计9章, 深入浅出地介绍了深度学习的理论与算法基础, 从理论到实战全方位展开。前三章旨在帮助读者快速入门, 介绍了必要的数学概念和代码工具的使用。后六章沿着深度学习的发展脉络, 从最简单的多层感知机开始, 讲解了深度神经网络的基本原理、常见问题、优化算法, 以及三大典型模型 (卷积神经网络、循环神经网络和注意力神经网络)。

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