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内容大纲
这是一本最新的权威深度学习入门书籍，内容通俗易懂。本书涵盖从机器学习基础知识到高级模型的全部内容，精选了机器学习领域的核心要点和前沿课题，并直观地凝练了知识要点。 -
作者介绍
西蒙·J.D.普林斯 现任英国巴斯大学计算机科学名誉教授，著有Computer Vision: Models, Learning, and Inference。他专注于人工智能与深度学习领域研究，曾在Anthropics Technologies Ltd、Borealis AlI等机构领导学术界与工业界科研团队。 -
目录
第1章 引言
第2章 监督学习
第3章 浅层神经网络
第4章 深度神经网络
第5章 损失函数
第6章 模型训练
第7章 梯度与参数初始化
第8章 性能评估
第9章 正则化
第10章 卷积网络
第11章 残差网络
第12章 变换器
第13章 图神经网络
第14章 无监督学习
第15章 生成式对抗网络
第16章 标准化流
第17章 变分自编码器
第18章 扩散模型
第19章 强化学习
第20章 为什么深度网络有效
……
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