《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，...
梯度下降法是一种用于求解损失函数最小化问题的优化算法 其基本思想是沿着目标函数的梯度方向,以固定的学习率,不断迭代更新模型参数,使损失函数的值不断减小 数学表达式 x0=x0−η∂f∂x0x1=x1−η∂f∂x1x0=x0−η∂f∂x0x1=x1−η∂f∂x1 式中的ηη为学习率(learning rate) 像...
try: # 异常处理尝试引入urllib.request import urllib.request # python3中用urllib.request打开和读取URL,也就是网页的网址 except ImportError: # 引出失败则异常 raise ImportError('You should use Python 3.x') # 异常语句:没有使用python3 import os.path # 处理包含斜杠("/")和反斜杠("\")字符串的模...
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》与《深度学习进阶:自然语言处理》要结合起来看,这样才能从最基础的前馈神经网络,到时序网络的认知进阶,形成完备的AI知识体系。但是AI模型还包括深度生成网络、深度强化学习、概率图模型、深度信念网络,尤其是从2020年以来生成模型的成熟度开始追赶前馈神经网络和RNN网络;因此需要再...
【Python深度学习】新手狂喜!Python深度学习真正意义上的入门书籍:《深度学习入门:基于Python的理论与实现》,手把手带你搭建自己的深度学习模型!, 视频播放量 2013、弹幕量 37、点赞数 351、投硬币枚数 27、收藏人数 112、转发人数 95, 视频作者 Python资源包, 作者简
深度学习入门——基于Python的理论与实现 第一章 python入门 1.5.1 广播 import numpy as np # 广播 A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.array([10, 20]) C = np.array([[10, 20], [30
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...