书名：《深度学习全书》
索书号：TP18/285
作者：洪锦魁 主编;陈昭明著
出版社：清华大学出版社
出版时间：2022年07月
内容简介：
全书共15章，分为5部分，第一篇说明深度学习的概念，包括数理基础，特点是结合编程解题，加深读者印象，第二篇说明TensorFlow的学习地图，从张量、自动微分、梯度下降乃至神经层的实践，逐步解构神经网络，第三篇介绍CNN算法、影像应用、转移学习等，第四篇则进入自然语言处理及语音识别的领域，介绍RNN/BERT/Transformer算法、相关应用等，最后，介绍了强化学习的基础知识，包括马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛算法、Q Learning算法，当然，还有相关案例实践。本书尝试以程序设计取代定理证明，缩短学习历程，增进学习乐趣。
