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《深度学习(下)》对所有主要的深度学习方法和最新研究趋势进行了深入探索。《深度学习(下)》分为上下两卷,五个部分。上卷包括两个部分:第一部分是基础算法,包括机器学习基础算法、早期神经网络算法、深度学习的正则化方法和深度学习的优化方法;第二部分是判别式模型,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆模型(LSTM)、注意力机制和记忆网络。下卷包括三个部分:第三部分是生成式模型,包括深度置信网络/深度玻尔兹曼机、自编码器(AE)/变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)、像素级生成、深度聚类等;第四部分是前沿技术,讨论深度强化学习;第五部分是安全保障,包括深度学习的可解释性和对抗样本的攻击与防御。《深度学习(下)》特别注重学术前沿,对包括胶囊网络在内的当前最新成果进行了细致的讨论。《深度学习(下)》构建了一套明晰的深度学习体系,同时各章内容相对独立,并有辅助网站在线提供大量论文、代码、数据集和彩图等学习资源供读者边实践边学习。

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