資料介紹
本書是深度學習真正意義上的入門書,深入淺出地剖析了深度學習的原理和相關技術。書中使用Python 3,盡量不依賴外部庫或工具,帶領讀者從零創建一個經典的深度學習網絡,使讀者在此過程中逐步理解深度學習。書中不僅介紹了深度學習和神經網絡的概念、特征等基礎知識,對誤差反向傳播法、卷積神經網絡等也有深入講解,此外還介紹了學習相關的實用技巧,自動駕駛、圖像生成、強化學習等方面的應用,以及為什么加深層可以提高識別精度等“為什么”的問題。本書適合深度學習初學者閱讀,也可作為高校教材使用。
Python是一個簡單、易讀、易記的編程語言,而且是開源的,可以免費地自由使用。Python可以用類似英語的語法編寫程序,編譯起來也不費力,因此我們可以很輕松地使用Python。特別是對首次接觸編程的人士來說, Python是最合適不過的語言。事實上,很多高校和大專院校的計算機課程均采用Python作為入門語言。此外,使用Python不僅可以寫出可讀性高的代碼,還可以寫出性能高(處理速度快)的代碼。在需要處理大規模數據或者要求快速響應的情況下,使用Python可以穩妥地完成。因此,Python不僅受到初學者的喜愛,同時也受到專業人士的喜愛。實際上,Google、Microsoft、Facebook等戰斗在IT 行業最前沿的企業也經常使用Python。再者,在科學領域,特別是在機器學習、數據科學領域,Python也被大量使用。Python除了高性能之外,憑借著 NumPy、SciPy等優秀的數值計算、統計分析庫,在數據科學領域占有不可動搖的地位。深度學習的框架中也有很多使用Python的場景,比如Caffe、TensorFlow、Chainer、 Theano等著名的深度學習框架都提供了Python接口。因此,學習Python 對使用深度學習框架大有益處。綜上,Python是最適合數據科學領域的編程語言。而且,Python具有受眾廣的優秀品質,從初學者到專業人士都在使用。因此,為了完成本書的從零開始實現深度學習的目標,Python可以說是最合適的工具。
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