深度学习 - 第1页

《图说深度学习：用可视化方法理解复杂概念》由美国计算机图形学和深度学习研究专家安德鲁·格拉斯纳编著，中国青年出版社出版。本书面向希望理解人工智能和深度学习基本原理的读者，以通俗易懂的语言、大量全彩图示和现实世界案例解释复杂概念，降低传统深度学习学习过程中较高的数学和编程门槛。全书围绕深度学习和现代人工智能中的重要概念展开，从概率、机器学习基础逐步深入神经网络及深度学习系统，并结合文本生成、图像分类

本书基于备受读者推崇的王树森“深度强化学习”系列公开视频课，专门解决“入门深度强化学习难”的问题。 本书的独特之处在于：第一，知识精简，剔除一切不必要的概念和公式，学起来轻松；第二，内容新颖，聚焦近 10 年深度强化学习领域的突破，让你一上手就紧跟最新技术。本书系统讲解深度强化学习的原理与实现，但不回避数学公式和各种模型，原创 100 多幅精美插图，并以全彩印刷展示。简洁清晰的语言 + 生动形象的

本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。 本书涵盖深度 Q 网络、策略梯度法、演员 - 评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以 Jupter Notebook 样式

本书基于真实数据集，全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践，涵盖 50 多个计算机视觉问题。本书内容丰富新颖，语言文字表述清晰，应用实例讲解详细，图例直观形象，适合 PyTorch 初中级读者及计算机视觉相关技术人员阅读。全书分为四部分：第一部分（第 1~3 章）介绍神经网络和 PyTorch 的基础知识，以及如何使用 PyTorch 构建并训练神经网络，包括输入数据缩放、批归一化、超参

《深度学习：方法及应用》介绍了深度学习的理论与实践。全书围绕深度神经网络展开，从基础概念、典型网络结构、训练技巧到具体的应用案例如语音识别、计算机视觉、自然语言处理和多模态学习等领域进行了全面阐述。每章既讲述方法原理，也注重展示应用效果与实战案例，有助于读者理解深度学习技术如何在信号与信息处理任务中产生变革性影响。该书适合作为高等院校人工智能与机器学习课程的教材，也适合从业者和技术爱好者作为入门与

《PaddlePaddle 深度学习实战》是围绕百度开源深度学习框架 PaddlePaddle 编写的实践型技术书籍，内容涵盖深度学习基础理论与实际项目开发流程。全书从神经网络基本概念入手，逐步讲解卷积神经网络、循环神经网络、自然语言处理、计算机视觉等常见模型，并结合 PaddlePaddle 框架进行代码实现与案例演示。书中强调动手实践，通过完整示例帮助读者理解模型训练、调参、部署等关键步骤。该

本书的内容设置由浅入深，从传统的推荐算法过渡到近年兴起的深度学习技术。不管是初学者，还是有一定经验的从业人员，相信都能从本书的不同章节中有所收获。区别于其他推荐算法书籍，本书引入了已被实践证明效果较好的深度学习推荐技术，包括 Word2Vec、Wide & Deep、DeepFM、GAN 等技术应用，并给出了相关的实践代码；除了在算法层面讲解推荐系统的实现，还从工程层面详细阐述推荐系统如何

本书用浅显易懂的语言，图文并貌地讲解了深度学习的基础知识，从如何挑选硬件到神经网络的初步搭建，再到实现图片识别、文本翻译、强化学习、生成对抗网络等多个目前最流行的深度学习应用。书中基于目前流行的 PyTorch 框架，运用 Python 语言实现了各种深度学习的应用程序，让理论和实践紧密结合。

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本书由百度官方出品，百度公司 CTO 王海峰博士作序，张钹院士、李未院士、百度集团副总裁吴甜联袂推荐。 本书遵循“内容全面、由浅入深、注重实践”的原则，基于飞桨 PaddlePaddle 深度学习平台，较为全面地覆盖了学习深度学习技术所必须具备的基础知识以及深度学习主要核心技术，包括相关的数学基础、Python 编程基础、机器学习基础以及正向/反向传播算法、卷积神经网络、循环神经网络等，尽量做到读