《:深度学习入门基于Python的理论与实现斋藤康毅》[50M]百度网盘|pdf下载|亲测有效
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:深度学习入门基于Python的理论与实现斋藤康毅 pdf下载

出版社 万泽惠远图书专营店
出版年 2018-07
页数 390页
装帧 精装
评分 8.7(豆瓣)
限时特惠 00:00:00
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内容简介

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基本信息

书名:深度学习入门 基于Python的理论与实现

定价:59.00元

作者:斋藤康毅

出版社:人民邮电出版社

出版日期:2018-07-01

ISBN:9787115485588

字数:

页码:

版次:1

装帧:平装-胶订

开本:大32开

商品重量:0.4kg

编辑推荐


1.日本深度学习入门经典书,原版上市不足2年印刷已达100 000册。长期位列日亚“人工智能”类图书,众多五星好评。 2.使用Python 3,尽量不依赖外部库或工具,从零创建一个深度学习模型。 3.示例代码清晰,源代码可下载,需要的运行环境非常简单。读者可以一边读书一边执行程序,简单易上手。 4.使用平实的语言,结合直观的插图和具体的例子,将深度学习的原理掰开揉碎讲解,简明易懂。 5.使用计算图介绍复杂的误差反向传播法,非常直观。 6.相比AI“花书”,本书更合适入门。 对于非AI方向的技术人员,本书将大大降低入门深度学习的门槛;对于在校大学生、研究生,本书不失为学习深度学习的一本好教材;即便是在工作中已经熟练使用框架开发各类深度学习模型的读者,也可以从本书中获得新的体会。——摘自本书译者序

内容提要


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疑难的问题。 本书适合深度学习初学者阅读,也可作为高校教材使用。

目录


作者介绍


斋藤康毅(作者) 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。 陆宇杰(译者) 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。

文摘


序言