深度学习 - 第1页

本书主要内容包括 PyTorch 中的计算图，用三阶多项式拟合函数，实现手写数字识别，神经网络基础，卷积神经网络，PyTorch 基础知识，transformer 架构，文本分类应用开发，聊天机器人应用开发，用 Wav2Vec2 进行语音识别，机器翻译应用开发，分布式 PyTorch 等。

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

深度学习绝非不可窥探的黑箱！深入理解其模型和算法的实际运作机制，是驾驭并优化结果的关键。你无需成为数学专家或资深数据科学家，同样能够掌握深度学习系统内部的工作原理。本书旨在通过深入浅出的方式，为你揭示这些原理，让你在理解和解释自己的工作时更加自信与从容。本书通过平实的语言解析、详尽的代码注释，以及数十个基于 PyTorch 框架的实战示例，逐步引导你探索深度学习的核心概念与实用工具。本书避免了复杂

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

深度学习是目前人工智能研究中前沿、有效的一项技术，主要通过构建深度神经网络解决视觉、自然语言处理、语音识别等诸多领域的问题。百度在 2016 年发布了国内首个开源深度学习框架 PaddlePaddle，简化了深度学习算法的实现步骤，提供了灵活、易用的接口，同时支持分布式训练。 《PaddlePaddle 与深度学习应用实战》由简单的例子引入深度学习和 PaddlePaddle 框架，介绍了 Pad

本书包含 7 章，从智能问答的意义和现状过度到自然语言处理与深度学习技术。第二章是机器学习基础，包括线性代数、概率论、信息论、统计学习、隐马尔可夫模型和条件随机场模型。第三章介绍自然语言处理，帮助大家入门自然语言处理。第四章讲解深度学习，包含基础内容前向传播网络、反向传播、梯度下降原理，以及目前广泛使用的卷积神经网络和循环神经网络。第五章介绍词向量技术实现及应用。第六章介绍采用深度学习实现问答系统

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

全球科技巨头纷纷拥抱深度学习，自动驾驶、AI 医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的 AlphaGo，背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机，不再被动按照指令运转，而是像自然进化的生命那样，开始自主地从经验中学习。 本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者，亲历了深度学习在 20 世

《深度学习：21 天实战 Caffe》是一本深度学习入门读物。以目前已经大量用于线上系统的深度学习框架 Caffe 为例，由浅入深，从 Caffe 的配置、部署、使用开始学习，通过阅读 Caffe 源码理解其精髓，加强对深度学习理论的理解，最终达到熟练运用 Caffe 解决实际问题的目的。和国外机器学习、深度学习大部头著作相比，《深度学习：21 天实战 Caffe》偏重动手实践，将难以捉摸的枯燥理

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。