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深度学习原理及应用

📝 内容简介

本书共3篇，12章，内容涵盖了深度学习的基础理论、重要模型及其在计算机视觉和自然语言处理等领域的应用。第1篇讲解了深度学习的基础理论，包括感知机的主要概念及其实现、神经网络的架构与算法，以及参数更新策略、权重初始化方法和正则化技巧。第2篇专注于计算机视觉，介绍了卷积神经网络的结构及其在图像处理方面的广泛应用，同时探讨了经典的卷积网络结构以及先进网络在物体检测与图像分割等领域的应用。第3篇着眼于自然语言处理，涵盖了语言模型、word2vec模型、RNN模型及其变体、Transformer模型以及预训练模型在多种任务中的应用。