深度学习必学的十个问题
￥ 25.27 5.1折 ￥ 49.8 九五品
仅1件
作者李轩涯,张暐
出版社清华大学出版社
ISBN9787302577164
出版时间2021-06
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数119页
字数99999千字
定价49.8元
上书时间2024-12-14
商品详情
- 品相描述：九五品
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基本信息
书名:深度学习必学的十个问题
定价：49.80元
作者:李轩涯,张暐
出版社：清华大学出版社
出版日期：2021-06-01
ISBN：9787302577164
字数：205000
页码：119
版次：
装帧：平装
开本：16开
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编辑推荐
本书既强调对深度学习理论的深入理解，同时用代码实践结合理论的讲解。
内容提要
目录
章 作为机器学习模型的神经网络 1.1 表示学习 1.2 感知器与神经网络 1.3 使用keras第2章 神经网络的训练 2.1 基于梯度的一阶优化 2.2 基于梯度的二阶优化 2.3 普通训练方法的局限 2.4 误差反向传播算法的本质 2.5 使用keras第3章 神经网络的优化难题 3.1 局部极小值，鞍点和非凸优化 3.2 随机梯度下降的优势 3.3 梯度方向优化 3.4 动态调整学习率 3.5 使用keras第4章 神经网络的过拟合 4.1 参数绑定和提前终止 4.2 数据增强和噪声添加 4.3 Dropout 4.4 使用keras第5章 神经网络的神经单元 5.1 梯度消失和梯度爆炸 5.2 隐藏单元设计原则和sigmoid的非零中心 5.3 基于线性函数的改进和maxout单元 5.4 使用keras第6章 神经网络的深度训练 6.1 预处理和批标准化 6.2 批标准化的不同视角：协变量偏差和协调更新 6.3 自归一化神经网络 6.4 ResNet 6.5 使用keras第7章 卷积神经网络 7.1 局部连接和权重共享 7.2 卷积操作的重要概念 7.3 卷积核的参数学习 7.4 基于感受野的三个卷积技巧 7.5 使用keras第8章 循环神经网络 8.1 理解循环结构 8.2 循环结构的参数学习 8.3 正交初始化和记忆容量 8.4 理解LSTM 8.5 使用keras第9章 无监督表示学习：自编码器 9.1 自编码器 9.2 稀疏自编码器 9.3 收缩自编码器 9.4 使用keras0章 概率生成模型 10.1 变分自编码器 10.2 生成对抗网络 10.3 使用keras参考文献
作者介绍
李轩涯，单位：百度公司，职务、职称：高级工程师，性别：男，年龄：33，专业：计算机科学与技术，学历：博士，研究成果：中国计算机学会杰出会员、常务理事，中国计算机实践教育联合会副理事长。现主管百度校企合作、校企联合人才培养、校园粉丝生态圈，帮助百度技术、人才及产品品牌在高校领域的推广与影响力传播。
序言
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【封面】
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