深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践 PDF 高清版

大小：92.1 MB
类型：深度学习
格式：PDF
热度：907
作者：黄安埠
更新：2020-05-30 09:31:43

给大家整理了深度学习相关的资料，介绍了关于深度学习、原理剖析、Python实践方面，格式为PDF，资源大小92.1 MB，目前在深度学习类资源综合评分为：9.2分。

《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》介绍了深度学习相关的原理与应用，全书共分为三大部分，第一部分主要回顾了深度学习的发展历史，以及Theano的使用；第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识，包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和至优化算法；在第三部分中，针对若干核心的深度学习模型，如自编码器、受限玻尔兹曼机、递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解，并针对不同的模型给出相应的具体应用。《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》适合有一定高等数学、机器学习和Python编程基础的在校学生、高校研究者或在企业中从事深度学习的工程师使用，书中对模型的原理与难点进行了深入分析，在每一章的后面都提供了详细的参考文献，读者可以对相关的细节进行更深入的研究。理论与实践相结合，《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》针对常用的模型分别给出了相应的应用，读者也可以在Github中下载和查看《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》的代码（https://github.com/innovation-cat/DeepLearningBook）。目录第1 部分概要 1 1 绪论 2 Theano 基础 19 第2 部分数学与机器学习基础篇 45 3 线性代数基础 46 4 概率统计基础 64 5 概率图模型 87 6 机器学习基础 142 6.5.4 谱聚类 172 7 数值计算与最优化 177 第3 部分理论与应用篇 205 8 前馈神经网络 206 9 反向传播与梯度消失 225 10 自编码器及其相关模型 243 11 玻尔兹曼机及其相关模型 258 12 递归神经网络 291 13 卷积神经网络 318

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