深度学习入门:基于Python的理论与实现【eybook.com】

深度学习入门:基于Python的理论与实现【eybook.com】

作者:[日]斋藤康毅
ISBN:9787115485588
出版时间:2018-07
出版社:人民邮电出版社
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Python
人工智能
作者: 风陵渡
发布时间: 2020-03-29 19:47:20
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深度学习入门:基于Python的理论与实现【eybook.com】本书是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解,此外还介绍了深度学习相关的实用技巧,自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用,以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。

作者简介:

斋藤康毅

东京工业大学毕业,并完成东京大学研究生院课程。现从事计算机视觉与机器学习相关的研究和开发工作。是Introducing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版译者。

译者简介:

陆宇杰

众安科技NLP算法工程师。主要研究方向为自然语言处理及其应用,对图像识别、机器学习、深度学习等领域有密切关注。Python爱好者。

目录       · · · · · ·

译者序  xiii
       前言  xv
       第1章 Python入门  1
       1.1 Python是什么  1
       1.2 Python的安装  2
       1.2.1 Python版本  2
       1.2.2 使用的外部库  2
       1.2.3 Anaconda发行版  3
       1.3 Python解释器  4
       1.3.1 算术计算  4
       1.3.2 数据类型  5
       1.3.3 变量  5
       1.3.4 列表  6
       1.3.5 字典  7
       1.3.6 布尔型  7
       1.3.7 if 语句  8
       1.3.8 for 语句  8
       1.3.9 函数  9
       1.4 Python脚本文件  9
       1.4.1 保存为文件  9
       1.4.2 类  10
       1.5 NumPy  11
       1.5.1 导入NumPy  11
       1.5.2 生成NumPy数组  12
       1.5.3 NumPy 的算术运算  12
       1.5.4 NumPy的N维数组  13
       1.5.5 广播  14
       1.5.6 访问元素  15


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