深度学习进阶：自然语言处理 - 第5页

...主要讲解深度学习和自动化深度学习，重点讲解了 AutoDL 的原理、基于强化学习的 AutoDL、基于进化算法的 AutoDL、AtuoDL 的高阶知识、自动化模型压缩与加速，以及各种核心算法和前沿算法。第四部分（第 14 章）元学习

...是使用Python进行机器学习和深度学习的全面指南。它既可以用作清晰的分步教程，也可以作为构建机器学习系统时常用的参考手册。本书包含清晰的解释、图表和工作示例，全面深入地介绍了机器学习的基本技术...

...的深度学习和非参数贝叶斯方法。书中对所有学习算法都进行了解释，以便读者可以很容易地将书中的公式转变为计算机程序。本书可以用作高年级本科生和硕士研究生的教材，也可供研究机器学习...

...从理论知识、算法源码、实验结果等方面对深度学习中涉及的算法进行分析和介绍。本书共三篇。 第一篇主要介绍深度学习在目标检测与分割方向的前沿算法，包括双阶段检测、单阶段检测、无锚点检测...

...需的数学基础知识；第3章介绍神经网络的最优化；第4章介绍神经网络和误差反向传播法；第5章介绍深度学习和卷积神经网络。书中使用Excel进行理论验证，帮助读者直观地体验深度学习的原理。

...循环神经网络、深度强化学习和深度迁移学习等深度学习的理论方法与框架，详细介绍 9 种不同的深度学习模型在复杂系统健康监测中的应用，并结合具体的应用案例进行展示.本书可作为高等院校机械工程、船舶...

本书主要内容包括 PyTorch 中的计算图，用三阶多项式拟合函数，实现手写数字识别，神经网络基础，卷积神经网络，PyTorch 基础知识，transformer 架构，文本分类应用开发，聊天机器人应用开发，用 Wav2Vec2 进行语音识别，机器翻译应用开发，分布式 PyTorch 等。

...构建一个真实示例：肿瘤图像分类器。在此过程中，它涵盖了整个深度学习管道的关键实践，包括 PyTorch张量 API、用 Python 加载数据、监控训练以及将结果进行可视化展示。本书主要内容：（1）训练深层神经网络；...