內容簡介 《深入淺出深度學習:原理剖析與Python實踐》內容提要《深入淺出深度學習:原理剖析與Python實踐》介紹了深度學習相關的原理與應用,全書共分為三大部分,第一部分主要回顧了深度學習的發展歷史,以及Theano的使用;第二部分詳細講解了與深度學習相關的基礎知識,包括線性代數、概率論、概率圖模型、機器學習和最優化算法;在第三部分中,針對若干核心的深度學習模型,如自編碼器、受限玻爾茲曼機、遞歸神經網絡和卷積神經網絡等進行詳細的原理分析與講解,並針對不同的模型給出相應的具體應用。《深入淺出深度學習:原理剖析與Python實踐》適合有一定高等數學、機器學習和Python編程基礎的在校學生、高校研究者或在企業中從事深度學習的工程師使用,書中對模型的原理與難點進行了深入分析,在每一章的最后都提供了詳細的參考文獻,讀者可以對相關的細節進行更深入的研究。最后,理論與實踐相結合,《深入淺出深度學習:原理剖析與Python實踐》針對常用的模型分別給出了相應的應用。
黃安埠,2012年畢業於清華大學,獲碩士學位,在校期間活躍於TopCoder等編程競賽社區。現為騰訊基礎研究高級工程師,研究領域包括個性化推薦、自然語言處理和大規模的相似度優化計算,特別是對於深度學習在推薦系統的應用有深入的研究,並申請了國內十余項相關專利。
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