文献类型:专著 浏览次数:4
  • 题名:深度学习黑箱:数学基础与架构设计
  • 责任者:(美)克里希南杜·乔杜里(Krishnendu Chaudhury)[等]著
  • 出版社机械工业出版社
  • 出版年:2025.10
  • ISBN:978-7-111-79034-1
  • 定价:149.00
  • 载体形态项:16,431页 24cm
  • 个人责任者:乔杜里著、鞠强译
  • 学科主题:机器学习
  • 中图法分类号:TP181
  • 提要文摘附注: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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