动手学深度学习
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作者阿斯顿·张(Aston Zhang) 等
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115490841
出版时间2019-06
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数412页
字数653千字
定价85元
货号SC:9787115490841
上书时间2024-10-30
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商品详情
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主编推荐:
内容简介:
本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本，它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外，读者还可以访问并参与书中内容的讨论。全书的内容分为3个部分：第一部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括深度学习最基础的概念和技术；第二部分描述深度学习计算的重要组成部分，还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络；第三部分评价优化算法，检验影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程或附录中描述的线性代数、微分和概率基础。
目录:
对本书的赞誉
前言
如何使用本书
资源与支持
主要符号表
第1 章 深度学习简介1
1.1起源2
1.2发展4
1.3成功案例6
1.4特点7
小结8
练习8
第2 章 预备知识9
2.1获取和运行本书的代码9
2.1.1获取代码并安装运行环境9
2.1.2更新代码和运行环境11
2.1.3使用GPU版的MXNet11
小结12
练习12
2.2数据操作12
2.2.1创建NDArray12
2.2.2运算14
2.2.3广播机制16
2.2.4索引17
2.2.5运算的内存开销17
2.2.6NDArray和NumPy相互变换18
小结19
练习19
2.3自动求梯度19
2.3.1简单例子19
2.3.2训练模式和预测模式20
2.3.3对Python控制流求梯度20
小结21
练习21
2.4查阅文档21
2.4.1查找模块里的所有函数和类21
2.4.2查找特定函数和类的使用22
2.4.3在MXNet网站上查阅23
小结24
练习24
第3章 深度学习基础25
3.1线性回归25
3.1.1线性回归的基本要素25
3.1.2线性回归的表示方法28
小结30
练习30
3.2线性回归的从零开始实现30
3.2.1
...
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