Python深度学习入门:从零构建CNN和RNN
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图灵程序设计丛书

Python深度学习入门:从零构建CNN和RNN

塞思·韦德曼 (作者) 郑天民 (译者)
● 从数学、示意图、Python代码三个维度立体地认识深度学习
● PyTorch神经网络实战
本书全面介绍了深度学习知识,借助数学公式、示意图和代码,旨在帮助读者从数学层面、概念层面和应用层面理解神经网络。读者可以跟随本书构建和训练神经网络模型,从而解决实际问题。另外,本书着重介绍卷积神经网络和循环神经网络,并提供PyTorch开源神经网络库的使用方法,有助于学习构建更高级的神经网络架构。
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出版信息

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本书特色

深度学习技术的发展如火如荼,这些知识正迅速成为机器学习从业者甚至许多软件开发工程师的“加分项”。深度学习是一个立体的领域,仅从数学层面或代码层面学习,难免以偏概全,无法融会贯通。

本书作者认为,理解深度学习和神经网络需要多种思维模型。因此,本书从数学、示意图、Python代码三个维度帮助你立体地理解每一个概念,带你领略深度学习领域的全貌,从内到外地理解构建神经网络的每一步。你将学到以下内容。

- 为理解深度学习的概念和原理构建多种思维模型。
- 掌握嵌套函数、链式法则等数学概念。
- 掌握学习率衰减、权重初始化、dropout等优化技巧。
- 从零构建CNN和RNN等常见的神经网络架构。
- 使用PyTorch实现神经网络。

无论你是否有经验,都可以借助这本书,从零开始理解和编码神经网络。
——Pin-Yu Chen,IBM Research AI团队研究人员

我们认为,这本书是非常优秀的深度学习指南。你将能够从零构建自己的神经网络,或者游刃有余地使用其他框架,并从数学概念、计算过程、编码过程等维度透彻理解每一步。
——“如何学机器学习”网站

目录

版权声明 阅读
O'Reilly Media, Inc. 介绍 阅读
译者序 阅读
前言 阅读
第 1 章 基本概念 阅读
第 2 章 基本原理
第 3 章 从零开始深度学习
第 4 章 扩展
第 5 章 CNN
第 6 章 RNN
第 7 章 PyTorch
附录 深入探讨
关于作者 阅读
关于封面 阅读

作者介绍

作者介绍
塞思·韦德曼(Seth Weidman),SentiLink公司数据科学家。他曾在Facebook公司从事数据科学工作,并为多家企业开发了深度学习培训课程。塞思善于通过简单明了的方式解释复杂的概念。除了讲授课程,他还热衷于技术写作,并撰写了大量PyTorch教程。

译者介绍
郑天民,日本足利工业大学信息工程学硕士,研究方向为人工智能在大规模调度系统中的应用,在国际三大索引上发表多篇论文。拥有十余年软件行业从业经验,前后经历过多家大型上市公司、互联网电商、健康类独角兽公司,担任CTO、系统分析架构师和技术总监等职务。阿里云MVP、腾讯云TVP、TGO鲲鹏会会员。著有《Spring响应式微服务》《系统架构设计》《向技术管理者转型》《微服务设计原理与架构》《微服务架构实战》等。

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  • 这本书预计什么时候出版啊
    蛋蛋的忧桑  发表于 2020-01-21 21:22:16
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    • 您好,估计八九月份出版。感谢关注!

      谢婷婷  发表于 2020-01-22 08:31:35
  • 现在的电子书也只是预售?
    tamer  发表于 2021-02-10 21:08:24
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    • 过年好!电子书可以直接购买了。

      谢婷婷  发表于 2021-02-11 15:57:56