深度學習黑箱：數學基礎與架構設計
[美]克里希南杜·喬杜裏 [美]阿納尼亞·H.阿肖克 蘇賈伊·納魯曼奇 德瓦希什·尚卡爾
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[美]克里希南杜·喬杜裏 [美]阿納尼亞·H.阿肖克 蘇賈伊·納魯曼奇 德瓦希什·尚卡爾
本書詳細闡釋深度學習的數學基礎與架構設計，通過精心設計的章節，逐步帶領讀者從基礎的數學工具深入複雜的深度學習架構，涵蓋從向量和矩陣到神經網絡的訓練、優化和正則化，再到生成模型、自編碼器等前沿主題，並提供詳盡的數學分析和代碼示例。作者團隊結合Adobe、Google等企業的前沿實踐，通過PyTorch代碼逐層拆解卷積神經網絡、變分自編碼器等核心架構，揭示“爲何這樣設計”的底層邏輯。書中獨創的“數學-代碼對照學習法”與可視化工具，將幫助讀者突破“知其然不知其所以然”的困境，適合希望從調參工程師進階爲架構設計師的深度學習從業者、研究者及高階學習者。
幫護晉，技工升；導師階，數深固；精巧立，破解釋；活精明，高深探；揭思理。