深度学习“黑匣子”之探索。这本全面且详尽的指南揭示了深度学习模型背后的数学和架构概念,使您能够更有效地定制、维护和解释它们。在《深度学习的数学和架构》一书中,您将找到:

  • 数学、理论与编程原则并重
  • 深度学习的线性代数、向量微积分和多变量统计
  • 神经网络的结构
  • 使用Python和PyTorch实现深度学习架构
  • 故障排除表现不佳的模型
  • 可下载的Jupyter笔记本中的工作代码样本

深度学习模型背后的数学范式通常始于难以阅读的学术论文,使工程师对这些模型的实际功能一无所知。《深度学习的数学和架构》一书弥合了理论与实践之间的鸿沟,将深度学习的数学与Python和PyTorch的实际实现并列展示。由深度学习专家Krishnendu Chaudhury撰写,您将窥视“黑匣子”内部,理解您的代码如何工作,并学会如何将前沿研究转化为实际应用。 序言作者:Prith Banerjee。 购买纸质书包括从Manning出版社免费获取PDF、Kindle和ePub格式的电子书。 关于技术 探索黑匣子内部的秘密!在使用深度学习时,您需要选择正确的模型,训练它,预处理您的数据,评估性能和准确性,并处理部署解决方案的输出中的不确定性和变异性。本书将系统地引导您了解作为工作数据科学家所需的核心数学概念:向量微积分、线性代数和贝叶斯推断,都是从深度学习的角度出发。 关于本书 《深度学习的数学和架构》教授深度学习模型的数学、理论和编程原则,并将它们并列展示,然后通过带注释的Python代码将它们付诸实践。您将从代数、微积分和统计学一路进展到采用最新研究成果的前沿DL架构。 书中内容

  • 神经网络的核心设计原则
  • 使用Python和PyTorch实现深度学习
  • 规范化和优化表现不佳的模型

关于读者 读者需要了解Python及代数和微积分的基础知识。 关于作者 Krishnendu Chaudhury是AI初创公司Drishti Technologies的联合创始人兼首席技术官。他此前在Google和Adobe各工作了十年。 目录

  1. 机器学习和深度学习概述
  2. 机器学习中的向量、矩阵和张量
  3. 分类器和向量微积分
  4. 机器学习中的线性代数工具
  5. 机器学习中的概率分布
  6. 机器学习中的贝叶斯工具
  7. 函数近似:神经网络如何模拟世界
  8. 训练神经网络:前向传播和反向传播
  9. 损失、优化和规范化
  10. 神经网络中的卷积
  11. 用于图像分类和对象检测的神经网络
  12. 流形、同胚和神经网络
  13. 全贝叶斯模型参数估计
  14. 潜在空间和生成建模,自编码器和变分自编码器 A 附录

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