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深度學習入門(基於Python的理論與實現)/圖靈程序設計叢書

  • 作者：(日)齋藤康毅|責編:杜曉靜|譯者:陸宇傑
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115485588
  • 出版日期：2018/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：285
人民幣：RMB 69.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是深度學習真正意義上的入門書，深入淺出地剖析了深度學習的原理和相關技術。書中使用Python 3，盡量不依賴外部庫或工具，從基本的數學知識出發，帶領讀者從零創建一個經典的深度學習網路，使讀者在此過程中逐步理解深度學習。書中不僅介紹了深度學習和神經網路的概念、特徵等基礎知識，對誤差反向傳播法、卷積神經網路等也有深入講解，此外還介紹了深度學習相關的實用技巧，自動駕駛、圖像生成、強化學習等方面的應用，以及為什麼加深層可以提高識別精度等疑難的問題。
    本書適合深度學習初學者閱讀，也可作為高校教材使用。
作者介紹
(日)齋藤康毅|責編:杜曉靜|譯者:陸宇傑
目錄
譯者序
前言
第1章  Python入門
  1.1  Python是什麼
  1.2  Python的安裝
    1.2.1  Python版本
    1.2.2  使用的外部庫
    1.2.3  Anaconda發行版
  1.3  Python解釋器
    1.3.1  算術計算
    1.3.2  數據類型
    1.3.3  變數
    1.3.4  列表
    1.3.5  字典
    1.3.6  布爾型
    1.3.7  if語句
    1.3.8  for語句
    1.3.9  函數
  1.4  Python腳本文件
    1.4.1  保存為文件
    1.4.2  類
  1.5  NumPy
    1.5.1  導入NumPy
    1.5.2  生成NumPy數組
    1.5.3  NumPy的算術運算
    1.5.4  NumPy的N維數組
    1.5.5  廣播
    1.5.6  訪問元素
  1.6  Matplotlib
    1.6.1  繪製簡單圖形
    1.6.2  pyplot的功能
    1.6.3  顯示圖像
  1.7  小結
第2章  感知機
  2.1  感知機是什麼
  2.2  簡單邏輯電路
    2.2.1  與門
    2.2.2  與非門和或門
  2.3  感知機的實現
    2.3.1  簡單的實現
    2.3.2  導入權重和偏置
    2.3.3  使用權重和偏置的實現
  2.4  感知機的局限性
    2.4.1  異或門
    2.4.2  線性和非線性
  2.5  多層感知機
    2.5.1  已有門電路的組合
    ……
第3章  神經網路
第4章  神經網路的學習

第5章  誤差反向傳播法
第6章  與學習相關的技巧
第7章  卷積神經網路
第8章  深度學習
附錄A  Softmax-with-Loss層的計算圖
參考文獻

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