深度学习与大模型基础 - 第7页

...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...

...深度强化学习的原理与实现，但不回避数学公式和各种模型，原创 100 多幅精美插图，并以全彩印刷展示。简洁清晰的语言 + 生动形象的图示，助你扫除任何可能的学习障碍！本书内容分为五部分：基础知识、价值学习...

...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...

...学习的初学者还是想加深自己对前沿发展的了解，本书都是你不可或缺的好帮手。本书自第1版出版以来，备受广大读者欢迎。与同类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习...

...基础知识；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...

...进行生物实验和药物研发。作者详细介绍了人工智能和深度学习领域的重大突破，并探讨了这些技术在医学中的广泛应用，包括 DeepMind 开发的 AlphaFold 如何使用深度学习模型预测蛋白质结构。书中还重点总结了...

...深度学习算法、自然语言处理、数据标注、神经网络训练、模型评估和优化、管理和部署等，对人工智能训练相关工作做了系统的描述和指导。案例线：不仅涵盖了 AI 领域的各个方面，而且非常注重算法与模型...

...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PyTorch框架技术，内容完整、步骤清晰，提供了工程化的解决方案。 本书可作为有一定深度学习基础的读者的入门书，也可...