深度學習高手筆記（卷1）：基礎算法
本書通過扎實、詳細的內(nèi)容和清晰的結構，從算法理論、算法源碼、實驗結果等方面對深度學習算法進行分析和介紹。本書共三篇，第一篇主要介紹深度學習在計算機視覺方向的一些卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，從基礎骨干網(wǎng)絡、輕量級CNN、模型架構搜索3個方向展開，介紹計算機視覺方向的里程碑算法；第二篇主要介紹深度學習在自然語言處理方向的重要突破，包括基礎序列模型和模型預訓練；第三篇主要介紹深度學習在模型優(yōu)化上的進展，包括模型優(yōu)化方法。通過閱讀本書，讀者可以深入理解主流的深度學習基礎算法，搭建起自己的知識體系，領會算法的本質(zhì)，學習模型優(yōu)化方法。無論是從事深度學習科研的教師及學生，還是從事算法落地實踐的工作人員，都能從本書中獲益。
·14.8萬字
