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内容简介本书作者都是微软人工智能及研究院的研究人员和应用科学家，具有深厚的机器学习背景，在一线针对产品需求和支持的场景进行了大量的深度学习模型及算法的研究和开发，在模型设计、训练、评估、部署、推理优化等模型开发全生命周期积累了丰富的经验。本书分为4部分，共13章。其中第1部分（第1、2章）简要介绍了深度学习的现状、概念和实现工具。第2部分（第3一5章）以具体的实际应用展示基于深度学习技术进行工程实践和开发的流程和技巧。第3部分（第6~12章）介绍了学术界和工业界最新的高阶深度学习模型的实现和应用。第4部分（第13章）介绍了深度学习领域的一些前沿研究方向，并对深度学习的未来发展进行展望。本书面向的读者是希望学习和运用深度学习模型到具体应用场景的企业工程师、科研院所的学生和科研人员。读者学习本书的目的是了解深度学习模型和算法基础后，快速部署到自己的工作领域，并取得落地成果。，。，。图书在版编目(CP)数据深度学习模型及应用详解/张若非等著.一北京：电子工业出版社，2019.9ISBN978-7-121-37126-4中国版本图书馆CIP数据核字(2019)第150112号策划编辑：张慧敏责任编辑：石倩文字编辑：王静吴宏伟印刷：装订：出版发行：电子工业出版社北京市海淀区万寿路173信箱邮编100036开本：720×10001/16印张：17.25字数：303.6千字版次：2019年9月第1版印次：2019年9月第1次印刷定价：89.00元凡所购买电子工业出版社图书有缺损问题，请向购买书店调换。若书店售缺，请与本社发行部联系，联系及邮购电话：(010)88254888,88258888。质量投诉请发邮件至zts@phei,侵权举报请发邮件至dbqq@phei。本书咨询联系方式：010-51260888-819，faq@phei。DeepLearning序言Preface机器学习从诞生那天起，其模型的设计和演变就和相关应用是密切结合的。近十年来，伴随着大数据和高性能计算硬件的迅猛发展，机器学习里面的深度学习异军突起，为人工智能领域中的诸多应用提供了核心算法模型。在计算机、电子工程、数学等相关学科，越来越多的学生加入到深度学习的领域进行深造：在信息技术、互联网等相关领域，越来越多的工程师运用深度学习技术来提升产品性能；在金融、医疗、汽车等传统领域，越来越多的从业者正积极地设法引入深度学习技术，从而掀起新一轮的技术革命。在如此宏大的技术普及和发展的背景下，亟需一本介绍深度学习技术实践的图书。目前在市面上可以看到的与深度学习相关的书籍有数十本，各具特色。有的侧重于模型的推导和解释，有的侧重于算法的实现，而本书的特点是侧重于深度学习技术的落地。我在微软访问时与本书的几位作者有过多次接触，后来在一些学术会议上也分别有过几次讨论。他们都是毕业于国内外著名学府的博士和硕士，在机器学习领域有着多年的研究、开发经验，在国际顶级期刊和会议上发表了数十篇论文，并在微软的产品部门从事一线产品的工程实践。如今，看到他们在工作之余，将深度学习中的一些重要模型在实践中的应用加以整理并总结成
