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百面深度学习 算法工程师带你去面试 PDF 下载
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 资料简介： 深度学习是目前学术界和工业界都非常火热的话题，在许多行业有着成功应用。本书由Hulu的近30位算法研究员和算法工程师共同编写完成，专门针对深度学习领域，是《百面机器学习：算法工程师带你去面试》的延伸。全书内容大致分为两个部分，*部分介绍经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成式对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等；第二部分介绍深度学习在一些领域的应用，包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、计算广告、视频处理、计算机听觉、自动驾驶等。本书仍然采用知识点问答的形式来组织内容，每个问题都给出了难度级和相关知识点，以督促读者进行自我检查和主动思考。书中每个章节精心筛选了对应领域的不同方面、不同层次上的问题，相互搭配，展示深度学习的“百面”精彩，让不同读者都能找到合适的内容。 本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度，求职者快速复习和补充相关的深度学习知识，以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外，非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员，也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想 资料目录： 前言 第 一部分 算法和模型 第 1章 卷积神经网络 01 卷积基础知识 02 卷积的变种 03 卷积神经网络的整体结构 04 卷积神经网络的基础模块 参考文献 第 2章 循环神经网络 01 循环神经网络与序列建模 02 循环神经网络中的Dropout 03 循环神经网络中的长期依赖问题 04 长短期记忆网络 05 Seq2Seq 架构 参考文献 第3章 图神经网络 01 图神经网络的基本结构 02 图神经网络在推荐系统中的应用 03 图神经网络的推理能力 参考文献 第4章 生成模型 01 深度信念网络与深度波尔兹曼机 02 变分自编码器基础知识 03 变分自编码器的改进 04 生成式矩匹配网络与深度自回归网络 参考文献 第5章 生成式对抗网络 01 生成式对抗网络的基本原理 02 生成式对抗网络的改进 03 生成式对抗网络的效果评估 04 生成式对抗网络的应用 参考文献 第6章 强化学习 01 强化学习基础知识 02 强化学习算法 03 深度强化学习 04 强化学习的应用 参考文献 第7章 元学习 01 元学习的主要概念 02 元学习的主要方法 03 元学习的数据集准备 04 元学习的两个简单模型 05 基于度量学习的元学习模型 06 基于神经图灵机的元学习模型 07 基于学习优化器的元学习模型 08 基于学习初始点的元学习模型 参考文献 第8章 自动化机器学习 01 自动化机器学习的基本概念 02 模型和超参数自动化调优 03 神经网络架构搜索 参考文献 第二部分 应用 第9章 计算机视觉 01 物体检测 02 图像分割 03 光学字符识别 04 图像标注 05 人体姿态识别 参考文献 第 10章 自然语言处理 01 语言的特征表示 02 机器翻译 03 问答系统 04 对话系统 参考文献 第 11章 推荐系统 01 推荐系统基础 02 推荐系统设计与算法 03 推荐系统评估 参考文献 第 12章 计算广告 01 点击率预估 02 广告召回 03 广告投放策略 参考文献 第 13章 视频处理 01 视频编解码 02 视频监控 03 图像质量评价 04 超分辨率重建 05 网络通信 参考文献 第 14章 计算机听觉 01 音频信号的特征提取 02 自动语音识别 03 音频事件识别 参考文献 第 15章 自动驾驶 01 自动驾驶的基本概念 02 端到端的自动驾驶模型 03 自动驾驶的决策系统 参考文献 作者随笔 |
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