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讲解,此外还介绍了深度学习相关的实用技巧,自动驾驶、图像生成、强化学习等...
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》第一章 Python入门1.Python的优点 Python类似英语的语法,是一门简单、易读、易记的编程语言;Python是开源的,可以免费使用;Python代码不仅可读性高,而且处理速度也很…
《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 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...
一、Python入门 1.1 NumPy 在深度学习的实现中,经常出现数组和矩阵的计算。NumPy的数组类(numpy.array)中提供了很多便捷的方法,在实现深度学习时,我们将使用这些方法。安装各种第三方库的方式详见:VS Code中安装Python机器学习与数据分析相关第三方模块教程。 导入NumPy: import numpy as np 生成NumPy数组: x = np...
深度学习入门 :基于Pytho n的理论与实 现 深度学习入门:基于Python的理论与实现 1 O'ReillyMedia,Inc.介绍 01 Part One O'ReillyMedia,Inc.介绍01PartO 2 O'ReillyMedia,Inc.介绍 A 本书的理念 B 本书面向的读者 C 本书不面向的读者 D 本书的阅读方法 E 让我们开始吧 F 表述规则 O'ReillyMedia,Inc....
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