深度学习核心技术与实践

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  • 大小:207 MB
  • 类型:深度学习
  • 格式:PDF
  • 热度:700
  • 作者:猿辅导研究团队
  • 更新:2023-01-24 13:33:27
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本站精选了一篇深度学习相关的资料,由电子工业出版社出版,作者是猿辅导研究团队,介绍了关于深度学习、核心技术方面,格式为PDF,资源大小207 MB,目前在深度学习类资源综合评分为:9.1分。

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书籍介绍

深度学习核心技术与实践

深度学习核心技术与实践电子书封面

读者评价

算是很不错的一本讲深度学习的书了,相比市面上同类书籍,简直良心太多。现在一些互联网企业技术团队出的书都不错,美团的,hulu的,还有猿辅导的这本也挺好的了,介绍了很多工程层面的技巧,全面。

拍照搜题APP“小猿搜题”,以及猿辅导公司一系列被称为“小猿黑科技”的产品——英语作文自动批改、英语口语自动打分纠错、速算应用中的在线手写识别等的核心部分,都是我们的应用研究团队,也就是本书的作者们实现的。在几乎全经济部门言必称人工智能、深度学习之时,出版这样一线业者的著作,是真正有益的工作。一个公司所做,不仅有益于用户,也能有益于行业,本书的出版也是我司的骄傲时刻。感谢应用研究团队。

本书的作者之一邓澍军博士和夏龙是我的老同事,几年前我们在网易有道共事时,他俩就开始了孜孜不倦的机器学习“修炼”之旅,读经典专著和论文,研读代码,推动机器学习技术和公司业务结合,这股劲头一直延续到他们加入猿辅导创业。今天,他们把自己对深度学习方法的心得体会、落地的第一手经验凝集在《深度学习核心技术与实践》这本书里,即使是我这种自认为经验很丰富的人,也从这本书中学到了很多不曾了解的知识。

这本书的不少作者都是我的前同事。从书中我看到了熟悉的务实、钻研、追求实际效果的风格。在深度学习被称为“炼金术”的当前,本书通过第一线的视角,既包含工程实践所需的关键概念、模型和算法原理,也有多年实践经验的总结。本书内容深入浅出,干货满满,是一本不可多得的入门和实践参考书。

内容介绍

《深度学习核心技术与实践》主要介绍深度学习的核心算法,以及在计算机视觉、语音识别、自然语言处理中的相关应用。本书的作者们都是业界*线的深度学习从业者,所以书中所写内容和业界联系紧密,所涵盖的深度学习相关知识点比较全面。本书主要讲解原理,较少贴代码。本书适合深度学习从业人士或者相关研究生作为参考资料,也可以作为入门教程来大致了解深度学习的相关前沿技术。

目录

  • 第1 部分深度学习基础篇1
  • 1 概述
  • 参考文献
  • 2 神经网络
  • 参考文献
  • 3 初始化模型
  • 参考文献
  • 4 卷积神经网络
  • 参考文献
  • 5 循环神经网络
  • 参考文献
  • 6 深度学习优化算法
  • 参考文献
  • 7 深度学习训练技巧
  • 参考文献
  • 8 深度学习框架
  • 参考文献
  • 第2 部分计算机视觉篇
  • 9 计算机视觉背景
  • 10 图像分类模型
  • 参考文献
  • 11 目标检测
  • 参考文献
  • 12 语义分割
  • 参考文献
  • 13 图像检索的深度哈希编码
  • 参考文献
  • 第3 部分语音识别篇
  • 14 传统语音识别基础
  • 参考文献
  • 15 基于WFST 的语音解码
  • 参考文献
  • 16 深度语音识别
  • 参考文献
  • 17 CTC 解码
  • 参考文献
  • 第4 部分自然语言处理篇
  • 18 自然语言处理简介
  • 19 词性标注
  • 参考文献
  • 20 依存句法分析
  • 参考文献
  • 21 word2vec
  • 参考文献
  • 22 神经网络机器翻译
  • 参考文献
  • 第5 部分深度学习研究篇
  • 23 Batch Normalization
  • 参考文献
  • 24 Attention
  • 参考文献
  • 25 多任务学习
  • 参考文献
  • 26 模型压缩
  • 参考文献
  • 27 增强学习
  • 参考文献
  • 28 GAN
  • 参考文献
  • A 本书涉及的开源资源列第1 部分深度学习基础篇1
  • 1 概述
  • 参考文献
  • 2 神经网络
  • 参考文献
  • 3 初始化模型
  • 参考文献
  • 4 卷积神经网络
  • 参考文献
  • 5 循环神经网络
  • 参考文献
  • 6 深度学习优化算法
  • 参考文献
  • 7 深度学习训练技巧
  • 参考文献
  • 8 深度学习框架
  • 参考文献
  • 第2 部分计算机视觉篇
  • 9 计算机视觉背景
  • 10 图像分类模型
  • 参考文献
  • 11 目标检测
  • 参考文献
  • 12 语义分割
  • 参考文献
  • 13 图像检索的深度哈希编码
  • 参考文献
  • 第3 部分语音识别篇
  • 14 传统语音识别基础
  • 参考文献
  • 15 基于WFST 的语音解码
  • 参考文献
  • 16 深度语音识别
  • 参考文献
  • 17 CTC 解码
  • 参考文献
  • 第4 部分自然语言处理篇
  • 18 自然语言处理简介
  • 19 词性标注
  • 参考文献
  • 20 依存句法分析
  • 参考文献
  • 21 word2vec
  • 参考文献
  • 22 神经网络机器翻译
  • 参考文献
  • 第5 部分深度学习研究篇
  • 23 Batch Normalization
  • 参考文献
  • 24 Attention
  • 参考文献
  • 25 多任务学习
  • 参考文献
  • 26 模型压缩
  • 参考文献
  • 27 增强学习
  • 参考文献
  • 28 GAN
  • 参考文献
  • A 本书涉及的开源资源列表

以上就是本次关于书籍资源的介绍和部分内容,我们还整理了以往更新的其它相关电子书资源内容,可以在下方直接下载,关于相关的资源我们在下方做了关联展示,需要的朋友们也可以参考下。

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