2025年resnet网络作者(resnet一作)

resnet网络作者(resnet一作)p id 34VPTV36 今天 介绍一本被台大 strong 李宏毅教授 strong 亲自点赞推荐的重磅新书 strong 深度学习详解 strong p p p

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 <p id="34VPTV36"> 今天,介绍一本被台大<strong>李宏毅教授</strong>亲自点赞推荐的重磅新书<strong>《深度学习详解》</strong>。</p><p><blockquote id="34VPTV8F">“很高兴看到团队根据我的在线讲座不断改进材料!尽管从未见过他们本人,但他们的奉献精神确实给我留下了深刻的印象。看看令人惊叹的作品!”</blockquote><br/></p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2Fe94a9556j00smbbwz004nd200kk00dvg00id00cd.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV3A"> 这本书由开源组织Datawhale的<strong>王琦、杨毅远、江季</strong>三位成员合力打造。他们从李宏毅教授在YouTube上广受欢迎的机器学习课程中提炼出核心要点,把那些课堂笔记变成了一本既专业又易懂的好书,结果在GitHub上一发布就迅速获得了<strong>11.4K</strong>的星星。这本书的内容安排与李宏毅教授的课程紧密相连,提供了一个全面的教学体系,包括视频教程、图书教材和课后习题的详尽解析,简直就是小白福音。</p><p id="34VPTV3B"> 他们之前编写的磨菇书《Easy RL:强化学习教程》也曾掀起学习热潮。如果你正寻找一本能够带你入门深度学习的指南,那么这本书绝对不容错过!</p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2Fb7j00smbbwz0033d200p000g4g00id00bt.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV3F"> 前200人购买,5折特惠</p><p id="34VPTV3J"> <strong>01</strong></p><p id="34VPTV3M"><strong>选取李宏毅机器学习课程精华内容</strong></p><p id="34VPTV3Q"> 大家对李宏毅教授肯定不陌生,他是台湾大学的资深教授,专攻机器学习、深度学习和语音识别与理解。让我们对他耳熟能详的莫过于他的 <strong>“机器学习” 课程</strong>,他那通俗易懂、风趣幽默的教学方式,加上他那独特的“乡民”语言风格,还有用世纪帝国、棋灵王、宝可梦等生动的素材来讲解,让学生们听得津津有味。最赞的是,李教授还把他的课程录播和配套PPT免费放到网上,让全世界的人都有机会学习。</p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2Feca59998j00smbbx0002vd200ok00a8g00id007n.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV3U"> (李宏毅教授的YouTube主页数据,234K订阅者,1700W+播放量)</p><p id="34VPTV3V"> 李宏毅教授这门课真是个宝藏,从2016年起,每次上课都更新不少新东西。尽管课程名为"机器学习",但内容已与深度学习相当,涵盖了深度学习领域所需的核心理论。这样一来,学生们对深度学习的各个领域都能有个大概的了解,然后挑自己感兴趣的方向深入学习。这门课之所以这么受欢迎,主要是因为它开放性高,实践性也强,更新速度还快,简直就是学深度学习的入门宝典。到现在,网上的课程回放都已经被看了上千万次了,成为了无数人入门深度学习的首要选择。</p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2F520da657j00smbbx100bed200u0009lg00id005v.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV45"> (李宏毅教授的机器学习课程被搬运到B站)</p><p id="34VPTV46"> 这本书精心整合了<strong>李宏毅教授最新版的深度学习课程内容</strong>,不仅涵盖了2021年春季的《机器学习》课程,还特别挑选了2017年春季课程中的精华部分。目标是让读者无论基础如何,都能轻松掌握深度学习的核心知识。比如,这本书涵盖了深度学习领域的一些关键算法:卷积神经网络、循环神经网络、自注意力机制、Transformer、生成模型、扩散模型和自监督学习等等。本书不仅理论扎实,还保留了<strong>公开课中的许多生动案例</strong>,帮助读者通过贴近生活的例子来理解深度学习的概念、建模过程和算法细节。</p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2Fff8a65afj00smbbx2009gd200lb00krg00id00hv.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV4A"> 本书沿袭了李宏毅教授课程的整体架构,整合了视频教学、书籍内容和课后练习的全面解析。注意的是,本书并不是直接将视频讲解转换成文字,而是提炼出核心知识点,并进行了筛选和优化,使得原本晦涩的深度学习知识变得更加易于消化,为初学者提供了一条清晰的学习路径。此外,书中还附有与视频课程对应的对照表,建议读者在学习时结合李宏毅教授的视频和本书内容,以达到**的学习效果。</p><p id="34VPTV4D"> <strong>02</strong></p><p id="34VPTV4G"><strong>内容系统全面,新增ChatGPT等新内容</strong></p><p id="34VPTV4J"> 这本书真的“深度”,为了让内容更丰富,也跟上最新的技术潮流,这本书还加了不少公开课之外的<strong>深度学习干货</strong>。全书共 19 章,大体上可分为两个部分:</p><p id="34VPTV4M">· 第一部分包括第 1 ∼ 11 章,介绍深度学习基础知识以及经典深度学习算法;</p><p id="34VPTV4N">· 第二部分包括第 12 ∼ 19 章,介绍深度学习算法更加深入的方向。</p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2Fd92973b1j00smbbx3002rd200m800isg00id00fi.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV4R"> 对抗攻击、迁移学习、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩和、可解释性机器学习、<strong>ChatGPT</strong>等等新技术,你都能在本书中看到,讲解的也十分详细,新增的第二部分的章节设计得很灵活,读者可以根据自己的兴趣和时间来选择阅读。</p><p id="34VPTV4U"><strong>ChatGPT案例分析</strong></p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2F178f620dj00smbbx3008dd200ln00h4g00id00ei.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV54"><strong>强化学习案例分析</strong></p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2F8197b08bj00smbbx4002md200j6006zg00id006o.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV5A"> <strong>03</strong></p><p id="34VPTV5D"><strong>详细的公式推导过程,重点讲解和强化难点</strong></p><p id="34VPTV5G"> 本书深入剖析了每个公式,让数学原理变得触手可及!</p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2F51dce1b7j00smbbx5003qd200kr00jyg00id00hn.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV5I"> 精心阐释了难点,让复杂概念变得易于消化!</p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2Fca8e122cj00smbbx6004dd200ql00dlg00id009d.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV5K"> 并辅以丰富的图表,使核心思想和关键点跃然纸上!</p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2F2be1256cj00smbbx6005hd200k300geg00id00ez.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV5M"> 这本书真是细致入微,学起来轻松多了!</p><p id="34VPTV5P"> <strong>04</strong></p><p id="34VPTV5S"><strong>海量问题解答和课后练习,巩固学习成果</strong></p><p id="34VPTV5V"> 不止有教程,本书还加上了问答环节和课后习题,这样大家才能更好地巩固学习成果。 </p><p id="34VPTV60"> 特别设计问答环节,让学习更加互动。</p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2Fe62913b3j00smbbx7009rd200u000b4g00id006s.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV64"> 课后习题也不少,一是帮你迅速定位并弥补知识上的漏洞,二是帮你把那些碎片化的知识快速整合,形成一个系统的知识结构。</p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2Ff3ac73adj00smbbx8002dd200qu00adg00id0073.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV68"> 本书还特别附上了课后习题的代码示例,让你能够亲自复现,从而更深入地理解和应用所学知识: https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/tree/master/Homework</p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2Fc7d61df4j00smbbx90018d200qr00jmg00id00dg.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV6F"> <strong>05</strong></p><p id="34VPTV6I"><strong>配套代码实战详解,基于Python实现深度学习</strong></p><p id="34VPTV6L"> 深度学习这门学问,既要动脑也得动手。读者得先搞懂算法背后的数学原理,然后再通过项目实践,把算法真正跑起来。本书提供大量真实案例,还基于Python代码,让你能亲自动手实现那些经典的深度学习算法,这样你就能更深刻地理解这些算法的精髓了。</p><p id="34VPTV6M"> 比如,本书的GAN的应用案例</p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2Fc329ddb5j00smbbxb005ad200m400kzg00id00he.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV6Q"> 深入剖析代码提供全流程:</p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2F2df1603cj00smbbxc001bd200n000jjg00id00fl.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2F77a72756j00smbbxd000md200hi00etg00hi00et.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV72"> <strong>06</strong></p><p id="34VPTV75"><strong>修改超500次,GitHub过万star,自学神器</strong></p><p id="34VPTV78"> 而且,这本书不仅得到了时间的考验,还经过了众多学习者的实践验证,特别适合自学。</p><p id="34VPTV79"> 为什么这么说呢?这也和本书的作者以及创作原因有关。</p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2F610d636bj00smbbxe005vd200dk009dg00dk009d.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2Fc94e0f56j00smbbxf0075d200dh00edg00dh00ed.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV7G"> 本书由<strong>王琦、杨毅远和江季</strong>三位作者共同编写,他们均是开源组织<strong>Datawhale</strong>的成员。</p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2Fj00smbbxf003pd200fu0066g00fu0066.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV7I"> 李宏毅教授的机器学习课程火爆AI圈,作者们也是忠实学员。而在看到那些超赞的开源教程后,作者们灵机一动,决定把自己课程积累的笔记整理成教程,让新手们能更快地搞懂深度学习。书稿刚出炉,他们为了使教程更加完善,就在GitHub上搞了个<strong>《LeeDL-Tutorial》</strong>项目,组织了一次超大规模的学习活动,吸引了一大帮深度学习爱好者。经过一年多的精心打磨和升级,这本书集合了众多读者的智慧,从学生角度出发,在内容的深度和广度上都有了质的飞跃。</p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2F37aeaebej00smbbxg003vd200u00098g00id005n.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV7M"> (开源地址:https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial)</p><p id="34VPTV7N"> 本书自开源项目公布以来,修改超500次,GitHub过万star,很多同学都通过自学本书,成功入门深度学习。</p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2Fc8j00smbbxg0028d200df0091g00df0091.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV7R"> 内容虽多,但是本书配有术语表,方便你快速定位到你想学的内容,学习效率杠杠的。另外,本书还送你一张全书的<strong>思维导图</strong>,帮你一目了然地掌握知识结构。</p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2Fd7d8c5c4j00smbbxh004jd200k000gbg00id00ey.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV7T"> 即使你学有余力,每章末尾也都附有参考文献列表,方便你进一步探索和深化学习。</p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2Feej00smbbxi0051d200lr00gqg00id00e4.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV7V"> (第7章 Transformer的参考文献 )</p><p id="34VPTV82"> <strong>07</strong></p><p id="34VPTV85"><strong>李宏毅教授作序推荐、业界大咖联袂力荐</strong></p><p id="34VPTV88"> 这本书内容干货十足,作者们也展现了极高的诚意,因此一经面世便获得了李宏毅教授的亲笔序言推荐,以及多位业界大咖的联袂力荐</p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2F90037b35j00smbbxk014ld200ly01eeg00id0165.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34VPTV8A"> 总之,无论你是有一定基础的研究人员还是刚入门深度学习的小白,<strong>《深度学习详解》</strong>这本书绝对值得你一读!</p><p class="f_center"> <img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1102%2Fb7j00smbbwz0033d200p000g4g00id00bt.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p> 

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