深度學習高手筆記(卷1):基礎算法
本書通過扎實、詳細的內容和清晰的結構,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網絡,從基礎骨干網絡、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化上的進展,包括模型優化方法。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,學習模型優化方法。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