深度学习高手笔记 卷1：基础算法

本书通过扎实、详细的内容和清晰的结构，从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。本书共三篇，第一篇主要介绍深度学习在计算机视觉方向的一些卷积神经网络，从基础骨干网络、轻量级 CNN、模型架构搜索 3 个方向展开，介绍计算机视觉方向的里程碑算法；第二篇主要介绍深度学习在自然语言处理方向的重要突破，包括基础序列模型和模型预训练；第三篇主要介绍深度学习在模型优化上的进展，包括模型优化方法。 通过阅读本书，读者可以深入理解主流的深度学习基础算法，搭建起自己的知识体系，领会算法的本质，学习模型优化方法。无论是从事深度学习科研的教师及学生，还是从事算法落地实践的工作人员，都能从本书中获益。

这是一本深入探讨深度学习在计算机视觉和自然语言处理领域应用的著作。本书分为三篇，第一篇主要介绍了卷积神经网络在计算机视觉方向的应用，从基础骨干网络、轻量级 CNN、模型架构搜索 3 个方向展开，介绍了计算机视觉方向的里程碑算法。第二篇主要介绍了深度学习在自然语言处理方向的重要突破，包括基础序列模型和模型预训练。第三篇主要介绍了深度学习在模型优化上的进展，包括模型优化方法。 本书通过扎实、详细的内容和清晰的结构，从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。卷积神经网络在计算机视觉的应用是深度学习在计算机视觉领域的一个重要应用。计算机视觉是人工智能的一个重要分支，其目标是通过计算机模拟人类的视觉系统，使计算机能够理解和处理图像和视频信息。 在计算机视觉中，物体分类是一个经典且重要的任务，它要求计算机能够识别和理解图像中的物体。为了实现这一目标，研究人员开发出了各种深度学习模型，其中卷积神经网络(CNN) 是应用最广泛的一种。CNN是一种特殊的神经网络，其核心思想是通过卷积操作来提取图像的特征。在CNN中，输入图像首先通过一系列的卷积层和池化层进行处理，这些层可以自