破解深度学习——模型算法与实现:核心篇
内容简介：本书旨在采用一种符合读者认知角度, 且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的核心知识、原理和内在逻辑, 带领读者实现从理论到实战、从入门到进阶的跨越。全书先介绍复杂CNN、RNN和注意力机制网络, 深入详解各类主流模型及其变体; 从第4章开始介绍前述三类基础模型的组合体, 即概率生成模型; 在第5章和第6章着重介绍应用, 展现这些复杂模型在计算机视觉和自然语言处理两大领域的实战示例; 最后在第7章探讨了生成式大模型的内在原理及其发展趋势。本书系统全面, 深入浅出, 且辅以生活中的案例进行类比, 以此降
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