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当前,深度学习模型的规模越来越大,例如谷歌的 BERT模型、OpenAl的GPT系列模型等;深度学习算法在不断优化,例如在计算机视觉领域,图像分类、目标检测等任务应用深度学习算法后,准确率得到了显著提升;深度学习的应用领域在不断拓展,除了在自然语言处理、计算机视觉,语音识别等领域,深度学习在医疗、金融等领域也得到了广泛应用。因此,从事深度学习相关工作需要不断学习和巩固基础知识,提升业务实践能力,持续关注新技术和新方法,并不断拓展知识面。
本书包含深度学习的经典应用场景,从算法原理、公式推导、算法源码、实验结果等方面对各场景的算法进行分析和介绍,重点讨论深度学习算法在目标检测与分割、场景文字检测与识别等方向的发展历程以及各算法的优缺点,并分析各算法是如何针对先前算法的若干问题提出解决方案的。
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