神经网络与深度学习-邱锡鹏

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  • 文章介绍
  • 主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型(前馈网络、卷积网络、循环网络等)以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。全书共15章,可以作为一学期的课程进行讲授。

    第1章是绪论,介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要,使读者对相关知识进行全面的了解。
    第2、3章介绍了机器学习的基础知识。
    第4、5、6章分别讲述三种主要的神经网络模型:前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。在第6章中略提了下图网络的内容。
    第7章介绍神经网络的优化与正则化方法。
    第8章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆。
    第9章简要介绍了一些无监督学习方法。
    第10章中介绍一些和模型独立的机器学习方法:集成学习、协同学习、多任务学习、迁移学习、终生学习、小样本学习、元学习等。这些都是目前深度学习的难点和热点问题。
    第11章介绍了概率图模型的基本概念,为后面的章节进行铺垫。
    第12章介绍两种早期的深度学习模型:玻尔兹曼机和深度信念网络。
    第13章介绍最近两年发展十分迅速的深度生成模型:变分自编码器和对抗生成网络。
    第14章介绍了深度强化学习的知识。
    第15章介绍了应用十分广泛的序列生成模型。

    常见问题FAQ

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