深度学习必学的十个问题——理论与实践

深度学习是目前***的技术领域。本书兼顾了数学上的理解和代码实践，内容主要包括基础知识和深度学习模型。第1章 介绍深度学习的简洁发展思路和表示学习机制； 第2章、第3章介绍神经网络的基于梯度的优化方法、神经网络的优化难以及相应的解决方法； 第4章讨论神经网络遇到的过拟合问题； 第5章分析神经网络的小组成部分——神经元； 第6章讨论三种方案解决深层网络的训练难题： 批标准化、SELU、ResNet； 第7章、第8章讲述了两种重要的神经网络模型： 卷积神经网络和循环神经网络； 第9章讨论了对于神经网络的无监督学习方式； 第10章详细讨论以变分自编码器和对抗生成网络为代表的概率生成网络。 本书适合对于深度学习感兴趣的大学生、工程师阅读参考。阅读本书需要具备基础的Python编程技术和基本的数学知识。
【推荐语】
本书既强调对深度学习理论的深理解，同时用代码实践结合理论的讲解。
【作者】
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。