深度学习入门 基于Python的理论与实现
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作者(日)斋藤康毅
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115485588
出版时间2018-07
版次1
装帧平装
开本32开
纸张胶版纸
页数308页
字数300千字
定价69.8元
货号SC:9787115485588
上书时间2024-11-03
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商品详情
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作者简介:
斋藤康毅，1984年出生于日本长崎县，东京工业大学毕业，并完成东京大学研究生院课程。现从事计算机视觉与机器学习相关的研究和开发工作。是Introducing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版译者。
主编推荐:
1.日本深度学习入门经典畅销书，原版上市不足2年印刷已达100 000册。长期位列日亚“人工智能”类图书榜首，众多五星好评。
2.使用Python 3，尽量不依赖外部库或工具，从零创建一个深度学习模型。
3.示例代码清晰，源代码可下载，需要的运行环境非常简单。读者可以一边读书一边执行程序，简单易上手。
4.使用平实的语言，结合直观的插图和具体的例子，将深度学习的原理掰开揉碎讲解，简明易懂。
5.使用计算图介绍复杂的误差反向传播法，非常直观。
6.相比AI圣经“花书”，本书更合适入门。
对于非AI方向的技术人员，本书将大大降低入门深度学习的门槛；对于在校大学生、研究生，本书不失为学习深度学习的一本好教材；即便是在工作中已经熟练使用框架开发各类深度学习模型的读者，也可以从本书中获得新的体会。——摘自本书译者序
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、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等疑难的问题。本书适合深度学习初学者阅读，也可作为高校教材使用。
目录:
译者序xiii
前言xv
第1章Python入门1
1．1Python是什么1
1．2Python的安装2
1．2．1Python版本2
1．2．2使用的外部库2
1．2．3Anaconda发行版3
1．3Python解释器4
1．3．1算术计算4
1．3．2数据类型5
1．3．3变量5
1．3．4列表6
1．3．5字典7
1．3．6布尔型7
1．3．7if语句8
1．3．8for语句8
1．3．9函数9
1．4Python脚本文件9
1．4．1保存为文件9
1．4．2类10
1．5NumPy11
1．5．1导入NumPy11
1．5．2生成NumPy数组12
1．5．3NumPy的算术运算12
1．5．4NumPy的N维数组13
1．5．5广播14
1．5．6访问元素15
1．6Matplotlib16
1．6．1绘制简单图形16
1．6．2pyplot的功能17
1．6．3显示图像18
1．7小结19
第2章感知机21
2．1感知机是什么21
2．2简单逻辑电路23
2．2．1与门23
2．2．2与非门和或门23
2．3感知机的实现25
2．3．1简单的实现25
2．3．2导入权重和偏置26
2．3．3使用权重和偏置的实现26
2．4感知机的局限性28
2．4．1
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