《深度学习入门 : 基于Python的理论与实现》是2018年7月人民邮电出版社出版的书籍，作者为斋藤康毅，译者为陆宇杰。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，...
由于还不知道神经网络的学习(学习的目的是神经网络的参数,比如权重,偏置)是什么,在这里就假设已经学习完毕,得到了神经网络的参数,下面用这个训练好的神经网络解决实际问题——手写数字识别,第一步,加载数据,这里的手写数据选择了MINIST数据集,该数据集由0到9的数字图像构成,图像是28×28像素的一通道灰色图像(彩色图像...
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...
《深度学习进阶:自然语言处理》是《深度学习入门:基于Python的理论与实现》的续作,围绕自然语言处理和时序数据处理,介绍深度学习中的重要技术,包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等。本书语言平实,结合大量示意图和Python代码,按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程,基于深度学习解...
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》是2020年3月人民邮电出版社出版的图书，作者是斋藤康毅。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，使读者在此过程中...
《深度学习入门:基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现》是一本系统介绍深度学习基础知识和理论原理的入门书籍。本书从神经网络的基本结构入手，详细推导了前向传播与反向传播的数学公式和理论支持，详细介绍了如今各种优化神经网络的梯度优化算法和正则化技巧，给出了在实际应用中的超参数调试和网络训练的技巧。同时，也介绍...
深度学习入门 基于Python的理论与实现 感知机 由美国学者Frank Rosenblatt在1957年提出,是作为神经网络(深度学习)的起源的算法。 感知机接收多个输入信号,输出一个信号 信号只有0和1两种取值 感知机将输入信号乘以相应的权重后求和,若大于阈值则输出1,否则输出0 若用\
深度学习是一个广泛且深入的领域,涵盖了从基础理论到高级应用的多个方面。基于您的要求,我将从理解基本概念、学习Python基础、掌握深度学习框架、实现简单模型,以及通过实践项目巩固技能这五个方面,为您概述一个深度学习入门的学习路径,并适当包含一些Python代码片段。 1. 理解深度学习基本概念和原理 深度学习定义:深度学...
例如,在k近邻法(kNN)中,k(最相近的点的个数)是一个超参数;在决策树模型中,树的深度是一个超参数。这些超参数的值不能从数据中估计,需要手动设置。 超参数的调整通常是一个试错的过程,可以通过网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法进行。为了找到最优的超参数组合,往往需要进行多次实验和验证。 在深度学习中,...
深度学习有时也称为端到端机器学习(end-to-end machine learning)。端到端指的是从一端到另一端的意思,也就是从原始数据(输入)中获得目标结果(输出)的意思 神经网络的优点是对所有的问题都可以用同样的流程来解决。都是通过不断学习所提供的数据,尝试发现待求解的问题的模式。也就是说,与待处理的问题无关,...