深度学习原理与实践 - 第1页

本书详细介绍了目前深度学习相关的常用网络模型（ANN、CNN、RNN），以及不同网络模型的算法原理和核心思想。本书利用大量的实例代码对网络模型进行了分析，这些案例能够加深读者对网络模型的认识。此外，本书还...

...它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用...

...单个算法的原理讲解和机器学习理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外，还新增了深度学习、贝叶斯网、隐马尔科夫模型等内容。对于每个算法，均包括提出问题、解决策略、数学推导、编码实现...

...然后介绍推荐系统常用的机器学习和深度学习模型；接着重点介绍推荐系统的 4 层级联架构，包括召回、粗排、精排和重排，以及谷歌、阿里巴巴等大型互联网公司在 4 层级联架构中的模型设计和实现原理...

...基于深度学习的图像分类、语义分割、目标检测、动作识别等；第四部分为计算机视觉中的场景重建，主要讨论照相机标定、运动场和光流、平行双目视觉以及三维重建。本书将计算机视觉算法原理与实践相结合...

...及应用》介绍了深度学习的理论与实践。全书围绕深度神经网络展开，从基础概念、典型网络结构、训练技巧到具体的应用案例如语音识别、计算机视觉、自然语言处理和多模态学习等领域进行了全面阐述。每章既讲述方法原理，也...

...深入理解机器学习原理并提高动手实战能力，是培养新一代人工智能实战型人才不可多得的好书。——朱军 清华大学计算机科学与技术系博世人工智能冠名教授、IEEE会士本书是全面、系统的机器学习教材，主要介绍机器学习...

...系统的工作原理，并能将其应用于实际问题中。书中不仅介绍了推荐系统的基本概念、发展历程，还详细阐述了多种推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤、矩阵分解、深度学习等。项亮通过实例讲解...

...的方式，为你揭示这些原理，让你在理解和解释自己的工作时更加自信与从容。本书通过平实的语言解析、详尽的代码注释，以及数十个基于 PyTorch 框架的实战示例，逐步引导你探索深度学习的核心概念与实用工具...

...原理篇、集群篇让开发者透过简单的技术表面看到精致的底层世界；拓展篇帮助读者拓展技术视野和夯实基础，便于进阶学习；源码篇让高阶的读者能够读懂源码，掌握核心技术实力。《Redis 深度历险：核心原理与应用实践...