深度学习核心技术与实践 (猿辅导研究团队) 完整pdf高清版[207MB]

《深度学习核心技术与实践》主要介绍深度学习的核心算法，以及在计算机视觉、语音识别、自然语言处理中的相关应用。本书的作者们都是业界第一线的深度学习从业者，所以书中所写内容和业界联系紧密，所涵盖的深度学习相关知识点比较全面。本书主要讲解原理，较少贴代码。本书适合深度学习从业人士或者相关研究生作为参考资料，也可以作为入门教程来大致了解深度学习的相关前沿技术。

目录

第1 部分深度学习基础篇1
1 概述
2 神经网络
3 初始化模型
4 卷积神经网络
5 循环神经网络
6 深度学习优化算法
7 深度学习训练技巧
8 深度学习框架
第2 部分计算机视觉篇
9 计算机视觉背景
10 图像分类模型
11 目标检测
12 语义分割
13 图像检索的深度哈希编码
第3 部分语音识别篇
14 传统语音识别基础
15 基于WFST 的语音解码
16 深度语音识别
17 CTC 解码
第4 部分自然语言处理篇
18 自然语言处理简介
19 词性标注
20 依存句法分析
21 word2vec
22 神经网络机器翻译
第5 部分深度学习研究篇
23 Batch Normalization
24 Attention
25 多任务学习
26 模型压缩
27 增强学习
28 GAN