深度學習習題詳解

阮思捷，袁漢寧

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商品描述

本書系《深度學習：基礎與概念》的配套用書，由編者基於對原書習題體系的深入理解編寫而成。 各章章首設導讀，總結本章學習目標，並給出思維導圖，幫助讀者建立全局視野，明確學習重點。習題解答部分，通過對原書習題的系統梳理、剖析與解答，輔助讀者跨越從“讀懂”到“會用”的鴻溝，更好地消化吸收原書的精髓，全方位構建深度學習知識體系。

作者簡介

阮思捷，北京理工大學計算機學院特別副研究員，主要研究數據挖掘與人工智能，入選中國電子學會博士學位論文激勵計劃。主持國家自然科學基金、國家重點研發計劃子課題等科研項目，在TPAMI、NeurIPS、ICML等高水平期刊或會議發表論文60余篇，授權國家發明專利10余項，出版譯著1部、教材1部。獲中國指揮與控制學會科學技術進步獎（技術發明類）一等獎、ACM SIGSPATIAL中國分會優秀博士論文獎、國際會議最佳論文/最佳演示論文獎3次、人民郵電出版社影響力譯者等。 袁漢寧，北京理工大學計算機學院副教授，主要從事數據挖掘和大數據分析等方面的研究，主持和參與國家自然科學基金重點項目、國家重點研發計劃子課題、貴州省科技支撐計劃等科研項目及教育部產學合作協同育人項目。發表 SCI/EI 收錄學術論文30余篇，申請/授權國家發明專利10余項，出版教材2部。

目錄大綱

第 2 章 概率 1 第 3 章 標準分布 22 第 4 章 單層網絡：回歸 41 第 5 章 單層網絡：分類 47 第 6 章 深度神經網絡 59 第 7 章 梯度下降 71 第 8 章 反向傳播 80 第 9 章 正則化 92 第 10 章 卷積網絡 103 第 11 章 結構化分布 111 第 12 章 Transformer 130 第 13 章 圖神經網絡 145 第 14 章 采樣 153 第 15 章 離散潛變量 165 第 16 章 連續潛變量 188 第 17 章 生成對抗網絡 210 第 18 章 標準化流 214 第 19 章 自編碼器 222 第 20 章 擴散模型 227

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