深度学习：基础与概念

[英]克里斯托弗 · M. 毕晓普（Christopher M. Bishop） / [英]休·毕晓普（Hugh Bishop) 著 邹欣 阮思捷 刘志毅 译

馆藏地：本部-基本书库-新书区 翔安-翔安分馆 索书号：TP181/248.2

在人工智能技术飞速发展的今天，深度学习已成为驱动科技革命的核心引擎。该书全面且深入地呈现了深度学习领域的知识体系，阐述了深度学习的关键概念、基础理论及核心思想，剖析了当代深度学习架构与技术。全书共 20 章，首先介绍深度学习的发展历程、基本概念及其在诸多领域（如医疗诊断、图像合成等）产生的深远影响；继而深入探讨支撑深度学习的数学原理，包括概率、标准分布等；在网络模型方面，从单层网络逐步深入到多层网络、深度神经网络，详细讲解其结构、功能、优化方法及其在分类、回归等任务中的应用，同时涵盖卷积网络、Transformer 等前沿架构及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的独特作用。该书还对正则化、采样、潜变量、生成对抗网络、自编码器、扩散模型等关键技术展开深入分析，阐释其原理、算法流程及实际应用场景。无论是理论学习、实践应用还是学术研究，该书都是读者在深度学习领域探索与前行的重要指引。

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（图文选编自网络）