使用场景

研究者使用书中的数学模型来构建新的神经网络架构。

学生通过笔记本练习来完成深度学习课程的作业。

数据科学家利用书中的算法优化他们的机器学习项目。

产品特色

提供Python笔记本练习，涵盖全书内容，帮助读者实践深度学习算法。

包含监督学习、浅层网络、深层网络、激活函数等基础知识点。

介绍了损失函数、优化算法、反向传播等深度学习核心概念。

提供了正则化技术、卷积网络、自注意力机制等高级主题的深入讨论。

探讨了生成对抗网络、变分自编码器、扩散模型等无监督学习技术。

讨论了深度强化学习、梯度流、神经切线核等深度学习的理论基础。

使用教程

访问《Understanding Deep Learning》的官方网站。

下载所需的Python笔记本文件，根据指示在本地或Colab环境中运行。

阅读书中的理论知识，理解深度学习的原理和算法。

完成笔记本中的练习，实践深度学习算法并观察结果。

利用书中提供的教师资源，如幻灯片和教辅材料，进行教学或自学。

参与在线社区讨论，与其他读者交流学习心得和经验。