《深度学习高手笔记 卷1：基础算法》

发布时间：2025-05-29 14:10:07 | 责任编辑：问号 | 浏览量：8 次

是一本由刘岩（@大师兄）编写的深度学习领域的专业书籍，于2022年11月由人民邮电出版社出版。以下是关于这本书的详细介绍：

内容概述

本书通过扎实、详细的内容和清晰的结构，从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。全书共分为三篇：

1. 第一篇：卷积神经网络

   • 从基础骨干网络、轻量级CNN、模型架构搜索3个方向展开，详细介绍了计算机视觉方向的30余个里程碑算法，包括LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、SENet、DenseNet、MobileNet等。

2. 第二篇：自然语言处理

   • 主要介绍基础序列模型和模型预训练，涵盖LSTM、GRU、Transformer、BERT、GPT等重要模型及其变体。

3. 第三篇：模型优化

   • 重点讨论模型优化方法，包括Dropout、Batch Normalization（BN）、Layer Normalization（LN）等。

特点

• 内容丰富：梳理了近10年来深度学习领域诞生的经典算法，重点分析了各个算法的优缺点。

• 结构清晰：全书内容由浅入深，适合不同层次的读者。

• 实用性强：不仅讲解算法理论，还提供了算法源码和实验结果，帮助读者更好地理解和应用。

适用人群

• 初学者：可以系统地学习深度学习的基础知识和经典算法。

• 科研人员和从业者：能够深入理解算法原理，掌握模型优化方法，提升在实际项目中的应用能力。

作者简介

刘岩（@大师兄），澳门大学计算机科学专业硕士，目前从事深度学习相关工作，擅长计算机视觉、自然语言处理等方向的技术。

这本书是一本深度学习领域的入门和进阶读物，无论是对深度学习感兴趣的学生，还是希望提升技术水平的从业者，都能从中受益。