来自巴斯大学计算机科学教授Simon J.D. Prince撰写的《理解深度学习》新书,共有21章,从机器学习基础概念到深度学习各种模型,包括最新的Transformer和图神经网络,扩散模型,比较系统全面,值得关注。

Chapter 1 - 导论 Introduction

Chapter 2 - 监督学习 Supervised learning

Chapter 3 - 浅层神经网络 Shallow neural networks

Chapter 4 - 深度神经网络 Deep neural networks

Chapter 5 - 损失函数 Loss functions

Chapter 6 - 训练模型 Training models

Chapter 7 - 梯度与初始化 Gradients and initialization

Chapter 8 - 度量性能 Measuring performance

Chapter 9 - 正则化 Regularization

Chapter 10 - 卷积网络 Convolutional nets

Chapter 11 - 残差网络 Residual networks and BatchNorm

Chapter 12 - Transformers

Chapter 13 - 图神经网络 Graph neural networks

Chapter 14 - 无监督学习 Unsupervised learning

Chapter 15 - 生成对抗网络 Generative adversarial networks

Chapter 16 - Normalizing flows

Chapter 17- 变分自编码器 Variational auto-encoders

Chapter 18 - 扩散模型 Diffusion models

Chapter 19 - 深度强化学习 Deep reinforcement learning

Chapter 20 - 为什么深度学习有效 Why does deep learning work?

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