Advertisement

《深度学习》中文版导读(第一版)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本书为《深度学习》一书的第一版中文导读,旨在引导读者深入了解并掌握深度学习的基本概念、技术及其应用领域。 本书面向的读者群体广泛,并回顾了深度学习的历史趋势以及神经网络的各种名称及其命运变迁。随着数据量的不断增加、模型规模的增长以及精度与复杂度的要求提升,深度学习对现实世界的影响也日益显著。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • ()
    优质
    本书为《深度学习》一书的第一版中文导读,旨在引导读者深入了解并掌握深度学习的基本概念、技术及其应用领域。 本书面向的读者群体广泛,并回顾了深度学习的历史趋势以及神经网络的各种名称及其命运变迁。随着数据量的不断增加、模型规模的增长以及精度与复杂度的要求提升,深度学习对现实世界的影响也日益显著。
  • PDF
    优质
    《深度学习》中文版PDF是介绍人工智能领域中深度学习技术的经典著作,涵盖神经网络、卷积网络等核心概念与算法。适合科研人员及学生阅读参考。 《Deep Learning》这本书由学界领军人物 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著,特斯拉的 CEO 马斯克曾经评价道:《Deep Learning》是领域内三位专家合著的唯一一部综合性书籍。
  • Linux内核(与英
    优质
    《深度解读Linux内核》第三版的中文版和英文版为读者提供了全面而深入地理解操作系统核心机制的机会。本书详细剖析了Linux内核的工作原理,帮助技术爱好者、开发人员以及系统管理员掌握高级优化技巧,并探索最新的内核特性与架构设计。 《深入理解Linux内核》是Linux系统开发领域的一本经典之作,其第三版更是深受广大开发者和系统管理员的青睐。本书全面、深入地揭示了Linux内核的工作原理,为读者提供了对操作系统核心机制的深入了解。 在Linux内核的第三版中,作者详细介绍了以下几个关键知识点: 1. **内存管理**:包括页表、交换机制、内存分配器(如slab和伙伴系统)以及如何处理内存碎片等内容。 2. **进程管理**:涵盖进程创建、调度、同步与通信机制等,例如进程上下文、信号、线程及CFS调度算法。 3. **虚拟文件系统(VFS)**:介绍抽象不同文件系统的共性,提供统一接口给用户空间,并详细解释打开、关闭和读写操作的实现方法以及挂载和卸载过程。 4. **网络协议栈**:从数据链路层到应用层,深入探讨Linux内核如何处理网络数据,包括TCP/IP协议实现、套接字编程接口及网络设备驱动程序等技术细节。 5. **I/O子系统**:涉及块设备驱动和字符设备驱动的介绍,以及中断处理、DMA机制与异步I/O模型的工作原理。 6. **设备驱动程序**:讲解如何编写和集成硬件驱动,并详细介绍PCI设备发现配置及与硬件交互的具体步骤。 7. **系统调用**:作为用户空间与内核交互的主要方式,详细说明了系统调用的实现过程、参数传递以及返回值处理等关键内容。 8. **异常和中断**:探讨处理器如何响应硬件事件,并深入分析中断处理程序的工作流程。 9. **安全性与权限管理**:介绍Linux的用户和组权限模型及SELinux等安全增强机制,同时讲解内核模块签名加载的相关技术细节。 10. **性能分析与优化**:提供利用工具如strace、perf进行系统性能分析的方法,并提出针对特定场景下的优化策略。 通过阅读《深入理解Linux内核》第三版,读者不仅可以了解Linux内核的设计思想,还能掌握实际操作技巧。这对于从事Linux系统开发、维护或者性能优化的专业人士来说是一份宝贵的资源。书中丰富的案例和代码示例有助于将理论知识转化为实践经验,提升解决具体问题的能力。 对于中文读者而言,《深入理解Linux内核》第三版的中文翻译版本可以更直观地帮助理解和掌握复杂的概念和技术细节,降低学习门槛。同时,拥有中英文两个版本便于对比阅读,进一步加深对专业术语和关键概念的理解。《深入理解Linux内核》第三版是Linux技术领域的重要参考书籍,无论是初学者还是经验丰富的工程师都能从中受益匪浅,并能有效提升自己的技术水平。
  • Python(Packt出)
    优质
    《Python深度学习第二版》由Packt出版社出版,本书深入浅出地介绍了使用Python进行深度学习的方法和实践,适合希望在该领域深化理解的技术人员阅读。 《Python深度学习-第二版》是Packt出版的代码存储库。本书使用PyTorch、Keras和TensorFlow探索深度学习技术和神经网络架构。 随着满足业务和消费者需求的人工智能应用激增,深度学习对于应对当前及未来的市场需求比以往任何时候都更加重要。通过《Python深度学习第二版》,你将深入了解深度学习,并学会如何将其应用于你的项目中。本书涵盖了以下令人激动的功能: - 掌握神经网络和深度学习背后的数学理论 - 使用卷积网络和胶囊网络调查并解决计算机视觉挑战 - 利用变分自动编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)处理生成任务 - 运用递归网络如长短期记忆模型(LSTM)、门控循环单元(GRU)以及注意力机制执行复杂的自然语言处理(NLP)任务 - 探索强化学习并了解代理在复杂环境中的行为表现 - 介绍自动驾驶汽车领域中深度学习的最新进展 如果你觉得这本书适合你,欢迎立即获取。说明和导航:所有代码都按照章节组织成文件夹形式(例如Chapter02)。
  • d2l_zh:《动手(PyTorch
    优质
    《动手学深度学习》是深入浅出讲解深度学习理论与实践的开源教材,本书第二版采用PyTorch框架,旨在通过丰富的实例帮助读者快速掌握深度学习技术。 《动手学深度学习》第二版PyTorch版本 运行环境:Google Colab
  • 探索)1
    优质
    《探索深度学习》是一本深入浅出介绍深度学习概念、技术及其应用的书籍。本书以中文编写,适合初学者和进阶读者阅读,帮助理解人工智能领域的核心算法与模型。 《动手学深度学习》是由Aston Zhang、Mu Li、Zachary C. Lipton和Alexander J. Smola共同编写的深度学习教材。本书涵盖了深度学习的基本概念、原理及应用,旨在帮助读者迅速掌握该领域的核心知识与技能。书中包含了大量实例和代码,使读者能够通过实践加深对深度学习的理解并提升实际操作能力。 全书分为两大部分:第一部分讲解了深度学习的基础理论和技术;第二部分则侧重于介绍其在不同场景下的具体应用案例及实践经验分享。本书的测试版已于2019年8月18日发布,读者可随时访问相关网站获取最新的版本信息或正式出版物详情。
  • 思维图解
    优质
    《思维导图解读深度学习》是一本利用可视化工具帮助读者理解复杂深度学习概念的书籍。通过构建直观的知识框架,它引导读者探索神经网络、机器学习及人工智能等领域,并提供实践案例和应用场景解析,适合各个层次的学习者参考使用。 深度学习是人工智能领域的重要分支之一,它通过模拟人脑神经网络的工作原理来构建多层非线性模型,从而高效地处理复杂数据并进行学习。本段落的“深度学习之思维导图”旨在为读者提供一个全面而直观的理解框架,并帮助他们系统掌握该领域的核心概念、架构和优化方法。 从基础概念出发,“思维导图”涵盖了机器学习的基本原理,包括监督学习、无监督学习及强化学习等。作为机器学习的一个子集,深度学习在图像识别、语音识别以及自然语言处理等领域表现尤为突出。它主要由神经网络构成,这些神经网络是由多个层次的处理单元(即神经元)组成的复杂结构。 接下来,“思维导图”深入介绍了几种关键架构:卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU)。CNN主要用于图像数据,通过卷积层捕捉局部特征,并使用池化层进行降维;RNN及其衍生模型则适用于序列数据分析(如时间序列分析或自然语言理解),它们能够有效处理历史信息。 在优化策略方面,“思维导图”介绍了损失函数、反向传播算法以及各种常见的优化器,包括但不限于梯度下降法、动量加速和Adam等。这些方法对于确保训练过程中的准确性和效率至关重要。 此外,“思维导图”还探讨了模型评估与调优技巧,如交叉验证技术、提前停止策略(early stopping)、正则化技术和超参数调整等。这些都是提升模型性能的关键步骤,尤其是帮助解决过拟合问题和提高泛化能力方面的作用尤为显著。 以TensorFlow为例,该框架提供了实现上述理论的工具和技术支持。“思维导图”展示了如何利用这些资源构建、训练并部署深度学习项目,并通过可视化工具如TensorBoard来监控整个过程中的关键指标和发展趋势。 总之,“深度学习之思维导图”的目标是帮助读者建立对这一领域的全面理解,从基础知识到实践应用都提供了详尽的指导。无论是初学者还是经验丰富的从业者,在掌握了这些知识后都将能在深度学习的研究和实践中更进一步。
  • PyTorch前5章
    优质
    《PyTorch深度学习》中文版前五章全面介绍了使用PyTorch框架进行深度学习的基础知识与实践技巧,适合初学者快速入门。 2018年2月出版的《使用PyTorch构建神经网络模型的实用方法——Deep Learning with PyTorch》第一版是一本非常不错的书,值得读者拥有。这本书的中文版前五章内容也非常精彩。
  • Halcon参考手册九章:Deep Learning(...),
    优质
    《Halcon参考手册中文版第九章:深度学习》详尽介绍了基于深度学习的目标检测、图像分割及分类技术,提供丰富的实例与参数设置指导。 深度学习(DL)涵盖了多种机器学习技术。本章节内容丰富,已整理翻译并上传至主页资源供免费下载。这些方法包括为每个像素分配显示未知特征的可能性、检测图像中特定类别的对象及其位置,并将图像分类到一组预定义的类别之一。此外,还包括为图像中的每一个像素指定一个具体类别。
  • Python-值得合集
    优质
    本合集精心挑选了关于深度学习领域中用Python进行研究和实现的经典与最新论文,旨在为初学者及专业人士提供宝贵的资源。 值得阅读的深度学习论文集合