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麻省理工出版 | 2023年最新深度學(xué)習(xí)綜述手冊(cè)

2023-02-15 17:20 作者:反彈叭熱乎xw  | 我要投稿

UCL Simon Prince的新書:《Understanding Deep Learning》 ,在2023年2月6日由MIT Press出版。他之前寫過很受歡迎的《Computer Vision: Models, Learning, and Inference》。

關(guān)于這本最新的深度學(xué)習(xí)手冊(cè),作者這樣介紹它:

正如書名所示,它不是最實(shí)用的書(沒有代碼),也不是最理論的書(沒有證明)。本書的目標(biāo)是讓讀者以最簡(jiǎn)單的方式理解支撐現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)技術(shù)的核心思想。讀完本書后,讀者將能夠把深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于沒有現(xiàn)成方法的新情況。

全書400多頁,共20章,目錄部分如下:

  • Chapter 1 - 導(dǎo)論 Introduction

  • Chapter 2 - 監(jiān)督學(xué)習(xí) Supervised learning

  • Chapter 3 - 淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Shallow neural networks

  • Chapter 4 - 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Deep neural networks

  • Chapter 5 - 損失函數(shù) Loss functions

  • Chapter 6 - 訓(xùn)練模型 Training models

  • Chapter 7 - 梯度與初始化 Gradients and initialization

  • Capter 8 - 衡量性能 Measuring performance

  • Chapter 9 - 正則化 Regularization

  • Chapter 10 - 卷積網(wǎng)絡(luò) Convolutional nets

  • Chapter 11 - 殘差網(wǎng)絡(luò) Residual networks and BatchNorm

  • Chapter 12 - Transformers

  • Chapter 13 - 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Graph neural networks

  • Chapter 14 - 無監(jiān)督學(xué)習(xí)Unsupervised learning

  • Chapter 15 - 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) Generative adversarial networks

  • Chapter 16 - Normalizing flows

  • Chapter 17 - 變分自編碼器 Variational auto-encoders

  • Chapter 18 - 擴(kuò)散模型 Diffusion model

  • Chapter 19 - 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) Deep reinforcement learning

  • Chapter 20 - 為什么深度學(xué)習(xí)work?Why does deep learning work?

全書從機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)概念到深度學(xué)習(xí)各種模型,包括最新的Transformer和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都有介紹,比較系統(tǒng)全面,非常值得深度學(xué)習(xí)入門者關(guān)注,也可以幫助大家更好地了解不同深度學(xué)習(xí)算法的最新研究情況,最后,如果這篇綜述最你有幫助或者你需要這個(gè),我已經(jīng)將完整的近500頁P(yáng)DF和2到13章的全部PPT及圖表打包整理好。可在三連后評(píng)論區(qū)留言即可獲取,反正是薅羊毛,有何不可呢?

麻省理工出版 | 2023年最新深度學(xué)習(xí)綜述手冊(cè)的評(píng)論 (共 條)

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