用Python实现深度学习框架
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图灵原创

用Python实现深度学习框架

张觉非 , 陈震 (作者)
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本书代码见于
gitee:gitee.com/zackchen/MatrixSlow

github:github.com/zackchen/MatrixSlow
建议读者去这两处拉取代码,可保证及时修正各类问题

作者的知乎专栏“计算主义”:zhuanlan.zhihu.com/pillgrim
本书带领读者用原生Python语言和Numpy线性代数库实现一个基于计算图的深度学习框架MatrixSlow(类似简易版的PyTorch、TensorFlow或Caffe)。全书分为三个部分。第一部分是原理篇,实现了MatrixSlow框架的核心基础设施,并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理,比如模型、计算图、训练、梯度下降法及其各种变体。第二部分是模型篇,介绍了多种具有代表性的模型,包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide & Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络,这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构以及它们之间的联系外,还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题。第三部分是工程篇,讨论了一些与深度学习框架相关的工程问题,内容涉及训练与评估,模型的保存、导入和服务部署,分布式训练,等等。
纸质书
¥72.98 ¥89.00

出版信息

  • 书  名用Python实现深度学习框架
  • 系列书名图灵原创
  • 执行编辑关于本书的内容有任何问题,请联系 王彦
  • 出版日期2020-10-12
  • 书  号978-7-115-54837-5
  • 定  价89.00 元
  • 页  数271
  • 印刷方式单色
  • 开  本16开
  • 出版状态上市销售

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本书特色

大咖推荐:复旦大学计算机学院教授邱锡鹏、一流科技创始人兼CEO袁进辉(@老师木)、格灵深瞳创始人兼CEO赵勇、奇虎360集团副总裁邓亚峰联合推荐

干货满满:从零开始用Python实现自己的深度学习框架,搭建从逻辑回归到卷积神经网络的各类模型和网络,涵盖模型的训练、评估、保存与部署等工程问题

聚焦实战:360智能工程部高级机器学习算法工程师倾力打造

目录

前言 阅读
第一部分 原理篇 阅读
第 1 章 机器学习与模型 阅读
第 2 章 计算图
第 3 章 优化器
第二部分 模型篇
第 4 章 逻辑回归
第 5 章 神经网络
第 6 章 非全连接神经网络
第 7 章 循环神经网络
第 8 章 卷积神经网络
第三部分 工程篇
第 9 章 训练与评估
第 10 章 模型保存、预测和服务
第 11 章 分布式训练
第 12 章 工业级深度学习框架

作者介绍

张觉非
本科毕业于复旦大学计算机系,于中国科学院古脊椎动物与古人类研究所取得古生物学硕士学位,目前在互联网行业从事机器学习算法相关工作。
陈震
硕士毕业于北京大学。现任奇虎360智能工程部总监、负责人,带领团队建设集团的机器学习计算调度平台、机器学习建模平台、机器学习推理引擎以及推荐平台等AI基础设施。

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  • 请问有电子版吗
    Salas  发表于 2020-09-26 09:43:22
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    • 您好,过段时间会上电子版的

      王彦  发表于 2020-10-16 17:00:45
    • @王彦 请问大概要多久呢?几月?

      Salas  发表于 2020-10-21 19:17:04
    • @Salas 您好,6个月后

      王彦  发表于 2020-10-23 09:06:17