有别于以卷积神经网络、循环神经网络等基础概念为核心的同类书籍，本书梳理了近10年来深度学习方向诞生的算法，从算法理论、算法源码、实验结果等方面对算法进行分析和介绍，重点讨论深度学习在卷积神经网络、自然语言处理、模型优化等方向的发展历程以及各个算法的优缺点，分析各个算法是如何针对先前算法的若干问题提出解决方案的。 本书共三篇，篇卷积神经网络，从基础骨干网络、轻量级N、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；第二篇自然语言处理，介绍基础序列模型和模型预训练；第三篇模型优化，介绍模型优化方法。
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