深度學習黑箱：數學基礎與架構設計

深度學習黑箱：數學基礎與架構設計

商品描述

本書詳細闡釋深度學習的數學基礎與架構設計，通過精心設計的章節，逐步帶領讀者從基礎的數學工具深入覆雜的深度學習架構，涵蓋從向量和矩陣到神經網絡的訓練、優化和正則化，再到生成模型、自編碼器等前沿主題，並提供詳盡的數學分析和代碼示例。作者團隊結合Adobe、Google等企業的前沿實踐，通過PyTorch代碼逐層拆解卷積神經網絡、變分自編碼器等核心架構，揭示“為何這樣設計”的底層邏輯。書中獨創的“數學-代碼對照學習法”與可視化工具，將幫助讀者突破“知其然不知其所以然”的困境，適合希望從調參工程師進階為架構設計師的深度學習從業者、研究者及高階學習者。

作者簡介

克裏希南杜·喬杜裏（Krishnendu Chaudhury）是Drishti Technologies公司首席技術官（CTO）及聯合創始人，該公司致力於將人工智能技術應用於制造業領域。作為深耕深度學習與計算機視覺領域數十年的技術領軍人物和發明家，他在創立Drishti Technologies之前，曾供職於Google（2004—2015年）和Adobe Systems（1996—2004年）等 機構。2015年至2017年，他在Flipkart公司擔任圖像科學部門負責人，並於2017年離職創立了Drishti Technologies公司。他擁有美國肯塔基大學列克星敦分校計算機科學博士學位，在 學術期刊和 會議上發表過大量研究成果，並持有數十項專利。阿納尼亞·H. 阿肖克（Ananya H. Ashok）、蘇賈伊·納魯曼奇（Sujay Narumanchi）和德瓦希什·尚卡爾（Devashish Shankar）是深耕機器學習領域的 工程師，在深度學習與計算機視覺領域持有數十項技術專利。作為Drishti公司創始工程團隊的核心成員，他們共同構建了將人工智能技術落地於工業場景的核心技術體系，持續推動計算機視覺在制造業質量檢測、流程優化等場景的創新應用。

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