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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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8.4 分
19.66 MB
True PDF

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

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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True PDF

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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