豆瓣评分 9.7!GitHub 10.9 Star 的中文版《神经网络与深度学习》附 PDF & PPT 下载

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书籍名称:神经网络与深度学习作者:邱锡鹏老师院校:复旦大学类别:深度学习编辑:机器学习算法与 Python 学习
目录:

  • 第 1 章是绪论,介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要,使读者对相关知识进行全面的了解。
  • 第 2、3 章介绍了机器学习的基础知识。
  • 第 4、5、6 章分别讲述三种主要的神经网络模型:前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。在第 6 章中略提了下图网络的内容。
  • 第 7 章介绍神经网络的优化与正则化方法。
  • 第 8 章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆。
  • 第 9 章简要介绍了一些无监督学习方法。
  • 第 10 章中介绍一些和模型独立的机器学习方法:集成学习、协同学习、多任务学习、迁移学习、终生学习、小样本学习、元学习等。这些都是目前深度学习的难点和热点问题。
  • 第 11 章介绍了概率图模型的基本概念,为后面的章节进行铺垫。
  • 第 12 章介绍两种早期的深度学习模型:玻尔兹曼机和深度信念网络。
  • 第 13 章介绍最近两年发展十分迅速的深度生成模型:变分自编码器和对抗生成网络。
  • 第 14 章介绍了深度强化学习的知识。
  • 第 15 章介绍了应用十分广泛的序列生成模型。

图片内容:本课程主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型(前馈网络、卷积网络、循环网络等)以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。
该书目前豆瓣评分 9.7 分,是入门深度学习最经典的几本中文教材之一,为了方便学习,我们整理了 pdf 供大家下载:

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