深度学习详解

本书根据李宏毅老师“机器学习”公开课中与深度学习相关的内容编写而成， 介绍了卷积神经网络、 Transformer、 生成模型、 自监督学习（包括BERT和GPT） 等深度学习常见算法， 并讲解了对抗攻击、 领域自适应、 强化学习、 元学习、 终身学习、 网络压缩等深度学习相关的进阶算法。在理论严谨的基础上， 本书保留了公开课中大量生动有趣的例子， 帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、 建模过程和核心算法细节。