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​麻省理工《理解深度学习》-LaTeX 正宗味道

LaTeX工作室 • 1 周前 • 17 次点击  

麻省理工《理解深度学习》!本书的标题是“理解深度学习”,以区别于涵盖编码和其他实际方面的大部头。本书主要讨论深度学习的基本思想。书的第一部分介绍了深度学习模型,讨论了如何训练它们,衡量它们的性能以及如何改进这些性能。接下来的部分考虑了专门用于图像、文本和图形数据的体系结构。这些章节只需要初级线性代数、微积分和概率知识

本书共有 20 个章节,涵盖了监督学习、深度神经网络、卷积神经网络、残差网络、无监督学习、图神经网络、生成对抗网络、Transformers、强化学习等基本知识和最新的神经网络模型。

本书旨在以最简便的方式,让读者理解现代深度学习技术的核心理念。书中不仅介绍了深度学习的基础知识,还深入探讨了深度神经网络的运作原理和优化策略。

这本书是希望深入理解深度学习技术的读者的宝贵资源,能帮助他们更好地在实际应用中设计和优化深度学习模型。

本电子书用的是 Jupyter Notebook,这是是一个交互式笔记程序,支持运行40多种编程语言,包括Python。它是一个基于Web的应用程序,便于创建和共享文学化的程序文档。通过 LaTeX 输出 PDF 文件。

文件获取:

  • 地址:https://github.com/udlbook/udlbook/

  • 网盘获取:https://pan.quark.cn/s/cf91be84b6ba

截图


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