理解深度学习 - 第4页

...涉及机器学习、深度学习、强化学习、图像和语音的模式识别、自然语言处理、分布式计算等热门技术。全书以图配文，深入浅出，是一本兼顾理论和技术的人工智能入门教材。旨在帮助读者建立对人工智能技术的整体印象，为今后深入探索该...

...五个部分：神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、生产与部署、预测性能与模型评测。每一章都围绕一个问题展开，不仅针对问题做出了相应的解释，并配有若干图表，还给出了练习供读者检验自身是否已理解所学内容...

...智能的理论——千脑智能理论，这将彻 底改变我们对大脑和人工智能的未来的理解。就像人类蕞终不是通过模仿鸟类，而是通过理解空气动力学而发明了飞行一样，在我们改进机器和深度学习的...

...快速发展的全过程，帮助读者理解这一改变世界的重要技术是如何一步步演进而来的。书中介绍了人工智能早期理论探索、专家系统时代、机器学习兴起、深度学习突破以及大模型技术浪潮等关键阶段，同时梳理重要...

...阅读理解、命名实体识别、文本生成、模型蒸馏与剪枝及损失函数等知识。 书中包含大量应用示例，不仅可以学会理论知识还可以灵活应用。书中示例基于Linux与PyTorch环境开发，读者在学习自然语言处理知识的同时还可学会...

...哲学、经济学和信息科学等多个学科视角，对机器学习、深度学习、神经网络、大语言模型以及生成式人工智能等关键技术进行了深入浅出的解读。作者通过大量案例和现实场景分析，让复杂的技术原理变得更加容易理解。与侧重工具使用...

...深度学习等。项亮通过实例讲解，生动地展示了推荐系统在现实世界中的应用，包括电子商务、社交平台、流媒体服务等行业的实际案例。通过这些案例，读者能够理解推荐算法的具体应用，并掌握如何根据不同的...

...深度强化学习”、周博磊老师的“强化学习纲要”、李科浇老师的“世界冠军带你从零实践强化学习”公开课的精华内容，在理论严谨的基础上深入浅出地介绍马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、Sarsa、Q 学习等传统...

...还包含当下不同热门类型短视频的制作思路，力求做到使读者可以举一反三，深度理解短视频的创作思路与制作方法。此外，对于仅将短视频作为兴趣爱好的读者，也提供了易于学习且可以快速产出短视频作品的章节...

...回归、排序等问题，并介绍了 XGBoost 常用功能的使用方法。 第 5～7 章是本书的重点，从理论推导与源码层面深入剖析 XGBoost，涵盖 XGBoost 原理与理论证明、分布式 XGBoost 的实现、XGBoost 各组件的源码解析...