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深度学习人工智能神经网络机器学习算法原理

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西蒙·J.D.·普林斯(Simon J.D. Prince)张亚东

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19.66 MB
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从数学直觉到模型实现系统讲解深度学习原理,兼顾理论与实践,适合希望深入理解 AI 的读者。

出版社
清华大学出版社
出版日期
2025年7月
ISBN
9787302693307
语言
中文

内容简介

《理解深度学习》是西蒙·J.D.·普林斯撰写的一本深度学习教材,旨在帮助读者从原理层面理解现代深度学习技术。全书以直观方式讲解神经网络的核心思想,并逐步深入到训练机制、优化算法与模型结构等关键内容。

书中涵盖前馈神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)以及注意力机制等主流模型,同时结合概率论、线性代数与优化理论解释模型为何能够工作。作者特别强调数学直觉与可解释性,减少单纯“调包调用”的学习方式。

本书兼具理论深度与教学友好性,适合具备一定数学与编程基础的读者学习。对于人工智能、机器学习及数据科学方向的学生和工程师而言,是一本系统理解深度学习的重要参考书。

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书籍信息

书名
理解深度学习
作者
西蒙·J.D.·普林斯(Simon J.D. Prince)
译者
张亚东
出版社
清华大学出版社
出版日期
2025年7月
ISBN
9787302693307
语言
中文
文件格式
PDF
文件大小
19.66 MB
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