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深度学习入门:基于Python的理论与实现
计算机深度学习

深度学习入门:基于Python的理论与实现

斋藤康毅 著

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作品简介

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。

出版时间2019-05-01
共 14 章
内容提要试读
O'Reilly Media, Inc.介绍试读
译者序试读
前言试读
第1章 Python入门试读
第2章 感知机
第3章 神经网络
第4章 神经网络的学习
第5章 误差反向传播法
第6章 与学习相关的技巧
第7章 卷积神经网络
第8章 深度学习
附录A Softmax-with-Loss 层的计算图
参考文献

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