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深度学习黑箱
本书详细阐释深度学习的数学基础与架构设计,通过精心设计的章节,逐步带领读者从基础的数学工具深入复杂的深度学习架构,涵盖从向量和矩阵到神经网络的训练、优化和正则化,再到生成模型、自编码器等前沿主题,并提供详尽的数学分析和代码示例。作者团队结合Adobe、Google等企业的前沿实践,通过PyTorch代码逐层拆解卷积神经网络、变分自编码器等核心架构,揭示“为何这样设计”的底层逻辑。
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