Understanding Deep Learning
深入理解深度学习的原理与应用
- 提供Python笔记本练习，涵盖全书内容，帮助读者实践深度学习算法。
- 包含监督学习、浅层网络、深层网络、激活函数等基础知识点。
- 介绍了损失函数、优化算法、反向传播等深度学习核心概念。
- 提供了正则化技术、卷积网络、自注意力机制等高级主题的深入讨论。
- 探讨了生成对抗网络、变分自编码器、扩散模型等无监督学习技术。
- 讨论了深度强化学习、梯度流、神经切线核等深度学习的理论基础。
产品详情
《Understanding Deep Learning》是一本深入探讨深度学习原理和应用的书籍。它提供了丰富的数学背景知识、监督学习、神经网络的构建与训练等深度学习领域的全面内容。书中提供的Python笔记本练习帮助读者通过实践来加深理解。此外，还有为教师提供的资源，包括图像、幻灯片和教辅材料。
