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《The Little Book of Deep Learning》是由François Fleuret撰写的一本关于深度学习的书籍。这本书是为拥有STEM背景的读者准备的简短介绍，旨在提供必要的背景知识，以便理解用于图像生成和语言理解的标志性AI模型。作者François Fleuret是日内瓦大学的机器学习小组的负责人，也是洛桑联邦理工学院的兼职教授，Idiap研究所的外部研究研究员，以及Neural Concept SA的联合创始人。 这本书的内容涵盖了深度学习的基础，包括机器学习、高效计算和模型训练等主题。它详细介绍了深度模型的各个组成部分，如不同的层、激活函数、池化、dropout、归一化层、跳跃连接、注意力层等，并探讨了多种深度学习架构，如多层感知器、卷积网络和注意力模型。此外，书中还涉及了深度学习在多个领域的应用，包括图像去噪、图像分类、目标检测、语义分割和语音识别等。 【下
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