这可能是最通俗易懂的深度学习入门书籍,涵盖深度学习理论的方方面面,而且所有知识点都通过Python(主要是Numpy)代码来实现,并不依赖任何现成框架。 缺点可能是理论部分不够深入,但对初学者而言,形象而直观的描述,比起枯燥的公式推导更容易入门。 书中附带的代码,有些尽管没在书中出现,但也值得逐一运行并写下自己的...
《Python深度学习》(Deep Learning from Scratch),由日本O'Reilly出版社出版。该书作者斋藤康毅(Yasuhiko Saito)是一名日本知名的IT技术作家和科技评论员,曾在多家IT媒体担任专栏作家和编辑。 该书分为…
Description: This comprehensive course is designed to guide you through the intricate world of deep learning, providing you with both the theoretical foundations and practical skills needed to excel in this cutting-edge field.The journey begins with an Introduction to Deep Learning, where you will l...
DeepLearning_from_scratchBajaj, Nikesh
Learning to Speak God from Scratch 星级: 97 页 learning to align from scratch 星级: 9 页 deep learning 星级: 137 页 Deep Learning 星级: 708 页 deep learning 星级: 7 页 DEEP LEARNING 星级: 5 页 deep learning 星级: 10 页 Deep Learning 星级: 13 页 Deep Learning 星级: 643...
商用・非商用問わず、自由にご利用ください。 正誤表 本書の正誤情報は以下のページで公開しています。 https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch/wiki/errata 本ページに掲載されていない誤植など間違いを見つけた方は、japan@oreilly.co.jpまでお知らせください。
《Deep Learning from Scratch》·第二集:导数、偏导数 ★★★纯Python★★★:求解函数的导数和偏导数。 导数: #求解导数 #2018年12月24日 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt #计算导数 def numerical_diff(f,x): h = 1e-4 return (f(x+h)-f(x-h))/(2*h) #函数 def ...
Deep Learning Implementations This repository contains implementations of various deep learning models and algorithms using both NumPy and PyTorch. Below is an overview of the implementations included in this repository: NumPy Implementations Multi-Layer Perceptron (MLP) Batch Normalization Convolutional Neural...
sys.path.append("/home/aistudio/work/") # from dataset.mnist import load_mnist # (x_train,t_train),(x_test,t_test) = load_mnist(flatten=True,normalize=False) # print(x_train.shape) # print(t_train.shape) # print(x_test.shape) # print(t_test.shape) In [16] from PIL import...
deep-learning-from-scratch2 Fa**te上传Python 딥러닝2 原始资料。 돕는돕는代码추가。 代码导航和存储库中的本地更新。 원본资料库: : (0)踩踩(0) 所需:1积分 bdnotes 2025-03-22 07:45:43 积分:1 bdnotes 2025-03-22 07:45:13...