深度学习高手笔记 卷1：基础算法 深度学习算法的高手笔记（全彩），结构清晰，内容丰富，以近10年来深度学习方向诞生的算法为基础，重点讨论各个算法的优缺点，帮助读者扎实地掌握模型的原理，少走很多弯路
有别于以卷积神经网络、循环神经网络等基础概念为核心的同类书籍，本书梳理了近10年来深度学习方向诞生的算法，从算法理论、算法源码、实验结果等方面对算法进行分析和介绍，重点讨论深度学习在卷积神经网络、自然语言处理、模型优化等方向的发展历程以及各个算法的优缺点，分析各个算法是如何针对先前算法的若干问题提出解决方案的。 本书共三篇，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，介绍计算机视觉方向的里程碑算法；第二篇自然语言处理，介绍基础序列模型和模型预训练；第三篇模型优化，介绍模型优化方法。
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在人工智能概念火热的今天，当人们开始围观和讨论计算机战胜棋、机器与人类的未来关系时，有一家企业已经默默对此研究了几十年 这是科技行业的巨人IBM。也正是在这个积累的过程中，IBM于1997年研制出 深蓝 ，取得象棋人机大战的胜利，又在11 年推出Watson计算机，在Jeopardy! 电视知识竞赛的大赛中战胜了人类，这都是在人工智能领域彪炳史册的事件。 ; IBM Watson 是IBM 研发的认知计算系统。与科幻电影里对人工智能的想象不同，认知计算并不是以制造出以假乱真的机器人为目标，而是让计算机具备人脑的认知能力，是理解、推理和学力，使它与计算机本身具备的高能、大规模、计算的特长结合起来，帮助人类解决现实生活中的问题。 ; 之所以说认知计算将是人工智能的创新焦点，原因有三。*是认知计算的技术条件逐渐成熟，诸如深度学要巨大计算资源支撑的技术
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