深度学习—从算法本质、系统工程到产业实践:
内容简介：本书介绍了深度学习的基本理论、工程实践及其在产业界的部署和应用。在深度学习框架方面, 结合代码详细讲解了经典的卷积神经网络、循环神经网络和基于自注意力机制的Transformer网络及其变体, 并介绍了这些模型在图像分类、目标检测、语义分割、欺诈检测和语音识别等领域的应用。此外, 书中还涵盖了深度强化学习和生成对抗网络的前沿进展。在系统工程和产业实践方面, 解释了如何使用分布式系统训练和部署模型处理大规模数据。本书系统介绍了构建深度学习推理系统的过程, 并结合代码讲解了分布式深度学习推理系统需要考虑的工程
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