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内容提要

本书根据李宏毅老师“机器学习”公开课中与深度学习相关的内容编写而成,介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习(包括BERT和GPT)等深度学习常见算法,并讲解了对抗攻击、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的进阶算法. 在理论严谨的基础上,本书保留了公开课中大量生动有趣的例子,帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节.

本书适合对深度学习感兴趣、想要入门深度学习的读者阅读,也可作为深度学习相关课程的教材. LXuRYUeuNfm8g7sdG/G1q+ougt0x1yriK0CKv1NrkJqGfRdbz2yrfzEskb1K+CBd

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