深度学习——数学基础、算法模型与实战——basics, model building and practice
内容简介：本书以介绍深度学习理论和相关技术应用为目标，对框架实现及多种深度学习模型进行了讲解，并且在介绍计算机图形学(CV)和自然语言处理(NLP)任务之外，还对科学研究、城市监测等方面的范例应用进行讲解。共10章，内容包括深度学习数学基础，深度学习基础模型(全连接网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer等)和实现，多场景多领域最佳实践，模型优化、加速与部署等。
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