《深度学习导论及案例分析》一第一部分 基 础 理 论-阿里云开发者社区

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《深度学习导论及案例分析》一第一部分 基 础 理 论

简介:
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   本节书摘来自华章出版社《深度学习导论及案例分析》一书中的第1章,第1.1节,作者李玉鑑  张婷,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。


PART1


第一部分


基 础 理 论

 

本书第一部分主要探讨深度学习的基础理论。深度学习起源于神经网络,其本质是一系列深层网络模型的学习和训练算法。本部分涵盖了深度学习的主要内容,有助于读者在总体上把握深度学习的发展脉络和体系结构,是开展进一步相关工作的基础。

这部分共包括13章。第1章勾画深度学习的起源和发展、特点和优势、模型和算法。第2章介绍预备知识,读者可跳过熟悉的部分,但建议认真学习概率图模型、玻耳兹曼机和通用反向传播算法等难点内容,因为这些内容是理解许多深度学习模型和算法的基础。第3~11章,依次介绍深度学习的9种重要模型,包括受限玻耳兹曼机、自编码器、深层信念网络、深层玻耳兹曼机、和积网络、卷积神经网络、深层堆叠网络、循环神经网络、长短时记忆网络,而且对于其中的每一个模型,都从标准模型、学习算法和变种模型三个方面进行介绍。第12章讨论深度学习的若干混合模型、多种多样的应用以及常用的开源库。第13章总结深度学习的研究现状,明确存在的问题,并指出其未来的发展方向。

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