本书通过Python代码示例来讲解深度学习背后的关键数学知识,包括概率论、统计学、线性代数、微分等,并进一步解释神经网络、反向传播、梯度下降等深度学习领域关键知识背后的原理。本书适合有一定深度学习基础、了解Pyho如编程语言的读者阅读,也可作为拓展深度学习理论的参考书。 品牌:人邮图书 译者:辛愿 上架时间:2024-02...
本书通过Python代码示例来讲解深度学习背后的关键数学知识,包括概率论、统计学、线性代数、微分等,并进一步解释神经网络、反向传播、梯度下降等深度学习领域关键知识背后的原理。本书适合有一定深度学习基础、了解Pyho如编程语言的读者阅读,也可作为拓展深度学习理论的参考书。 品牌:人邮图书 译者:辛愿 上架时间:2024-02...
Python中的数据类型大体分为两种:取值几乎可以是任意大小的整型以及浮点型。NumPy数组则支持更多的数据类型。由于NumPy的底层是用C语言实现的,因此NumPy支持C语言中所有的数据类型。前面的例子向np.array函数传入了一个各元素为整数的列表,结果得到一个各元素为64位有符号整数的数组。表1-1展示了NumPy支持的数据类型。
深度学习的数学——使用Python语言 当我刚开始接触深度学习时,学习方法非常直接:找到现成的案例,运行代码,然后看着结果是否达到预期的效果。每当代码运行顺利,模型表现出色时,我都会感到一阵欣喜。然而,随着学习的深入,我逐渐意识到,这种简单的“调包侠”方式虽然能够让我快速看到结果,但对于真正理解... (展开) ...
因此,当《深度学习的数学——使用Python语言》一书问世时,立即受到了众多希望进入人工智能领域或者利用深度学习技术解决实际问题,但缺乏数学基础或不知道如何最有效地补充数学基础的程序员们的热切关注。如今,中文版已隆重推出,希望这本书能给大家的学习带来帮助。
最近在我阅读了《深度学习的数学——使用Python语言》这本书后,我发现它提供了一个更加系统、全面且有针对性的学习途径,当然我现在也已经有了一定的基础。内容上看这本书安排非常合理。作者从深度学习的数学基础出发,逐步介绍了概率论、统计学、线性代数、微分等关键数学知识,并辅以丰富的Python代码示例,让我能够清晰...
本书通过Python代码示例来讲解深度学习背后的关键数学知识,包括概率论、统计学、线性代数、微分等,并进一步解释神经网络、反向传播、梯度下降等深度学习领域关键知识背后的原理。本书适合有一定深度学习基础、了解Pyho如编程语言的读者阅读,也可作为拓展深度学习理论的参考书。
深度学习的数学——使用Python语言(异步图书出品) [美] 罗纳德·T.纽塞尔(Ronald,T.,Kneusel) 著,辛愿 译 京东价 ￥ 降价通知 累计评价 0 促销 展开促销 配送至 --请选择-- 支持 - + 加入购物车 更多商品信息 人民邮电出版社京东自营官方旗舰店 进店逛逛 关注店铺 ...
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