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動手學深度學習

作者：阿斯頓·張//李沐//(美)扎卡里·C.立頓//(德)亞歷山大·J.斯莫拉
出版社：人民郵電
ISBN：9787115490841

出版日期：2019/06/01
裝幀：平裝
頁數：412

人民幣：RMB 85 元售價：元

內容大鋼

    本書旨在向讀者交付有關深度學習的互動式學習體驗。書中不僅闡述深度學習的演算法原理，還演示它們的實現和運行。與傳統圖書不同，本書的每一節都是一個可以下載並運行的Jupyter記事本，它將文字、公式、圖像、代碼和運行結果結合在了一起。此外，讀者還可以訪問並參與書中內容的討論。
    全書的內容分為3個部分：第一部分介紹深度學習的背景，提供預備知識，並包括深度學習最基礎的概念和技術；第二部分描述深度學習計算的重要組成部分，還解釋近年來令深度學習在多個領域大獲成功的卷積神經網路和循環神經網路；第三部分評價優化演算法，檢驗影響深度學習計算性能的重要因素，並分別列舉深度學習在電腦視覺和自然語言處理中的重要應用。
    本書同時覆蓋深度學習的方法和實踐，主要面向在校大學生、技術人員和研究人員。閱讀本書需要讀者了解基本的Python編程或附錄中描述的線性代數、微分和概率基礎。

作者介紹

阿斯頓·張//李沐//(美)扎卡里·C.立頓//(德)亞歷山大·J.斯莫拉

對本書的讚譽
前言
如何使用本書
資源與支持
主要符號表
第1章  深度學習簡介
  1.1  起源
  1.2  發展
  1.3  成功案例
  1.4  特點
    小結
    練習
第2章  預備知識
  2.1  獲取和運行本書的代碼
    2.1.1  獲取代碼並安裝運行環境
    2.1.2  更新代碼和運行環境
    2.1.3  使用GPU版的MXNet
      小結
      練習
  2.2  數據操作
    2.2.1  創建NDArray
    2.2.2  運算
    2.2.3  廣播機制
    2.2.4  索引
    2.2.5  運算的內存開銷
    2.2.6  NDArray和NumPy相互變換
      小結
      練習
  2.3  自動求梯度
    2.3.1  簡單例子
    2.3.2  訓練模式和預測模式
    2.3.3  對Python控制流求梯度
      小結
      練習
  2.4  查閱文檔
    2.4.1  查找模塊里的所有函數和類
    2.4.2  查找特定函數和類的使用
    2.4.3  在MXNet網站上查閱
      小結
      練習
第3章  深度學習基礎
  3.1  線性回歸
    3.1.1  線性回歸的基本要素
    3.1.2  線性回歸的表示方法
      小結
      練習
  3.2  線性回歸的從零開始實現
    3.2.1  生成數據集
    3.2.2  讀取數據集
    3.2.3  初始化模型參數

    3.2.4  定義模型
    3.2.5  定義損失函數
  ……
第4章  深度學習計算
第5章  卷積神經網路
第6章  循環神經網路
第7章  優化演算法
第8章  計算性能
第9章  電腦視覺
第10章  自然語言處理
附錄A  數學基礎
附錄B  使用Jupyter記事本
附錄C  使用AWS運行代碼
附錄D  GPU購買指南
附錄E  如何為本書做貢獻
附錄F  d2lzh包索引
附錄G  中英文術語對照表
參考文獻
索引

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