主编推荐语
本书从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。
内容简介
全书共三篇。 第一篇主要介绍深度学习在计算机视觉方向的一些卷积神经网络，从基础骨干网络、轻量级CNN、模型架构搜索3个方向展开，介绍计算机视觉方向的里程碑算法； 第二篇主要介绍深度学习在自然语言处理方向的重要突破，包括基础序列模型和模型预训练； 第三篇主要介绍深度学习在模型优化上的进展，包括模型优化方法。 通过阅读本书，读者可以深入理解主流的深度学习基础算法，搭建起自己的知识体系，领会算法的本质，学习模型优化方法。无论是从事深度学习科研的教师及学生，还是从事算法落地实践的工作人员，都能从本书中获益。
出版方
人民邮电出版社