本书是深度学习的入门书,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...
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《深度学习入门:基于Python的理论与实现》(斋藤康毅)内容简介: 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.
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...
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学习是指从训练数据中自动获取最有选中参数的过程。 学习的目的就是以损失函数为基准,找出能使他的值达到最小的权重参数。 神经网络的特征就是可以从数据中进行学习,可以由数据自动决定权重参数的值。 识别数字的方案: 1、从图像中提取特征量,在用机器学习技术学习这些特征量的模式。
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深度学习基础: 介绍深度学习的基本概念、原理和发展历史。 Python编程: 提供使用Python进行深度学习实现的基础知识,包括必要的编程技能和工具。 神经网络: 解释神经网络的基本结构和工作原理,以及如何构建和训练简单的神经网络。 深度学习框架: 探讨流行的深度学习框架,如TensorFlow和PyTorch,并演示如何使用这些框架构建和训...
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