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深度學習入門(2自製框架)/圖靈程序設計叢書

作者：(日)齋藤康毅|責編:李佳|譯者:鄭明智
出版社：人民郵電
ISBN：9787115607515

出版日期：2023/03/01
裝幀：平裝
頁數：480

人民幣：RMB 129.8 元售價：元

內容大鋼

    深度學習框架中蘊藏著驚人的技術和有趣的機制，本書旨在揭開這些技術和機制的神秘面紗，幫助讀者正確理解技術，體會它們的有趣之處。為此，本書會帶領讀者從零開始創建一個深度學習框架——DeZero。DeZero是本書原創的框架，它用最少的代碼實現了現代深度學習框架的功能。本書分60個步驟來完成這個框架，在此過程中，讀者會加深對PyTorch、TensorFlow和Chainer等現代深度學習框架的理解，看清深度學習框架的本質。
    本書沿襲《深度學習入門：基於Python的理論與實現》的風格，語言通俗，代碼簡潔，講解詳細。在自製框架的過程中，讀者還能進一步鞏固Python編程和軟體開發相關的知識。
    本書適合對深度學習框架感興趣的讀者閱讀。

作者介紹

(日)齋藤康毅|責編:李佳|譯者:鄭明智

前言
第1階段  自動微分
  步驟1  作為「箱子」的變數
    1.1  什麼是變數
    1.2  實現Variable類
    1.3  （補充）NumPy的多維數組
  步驟2  創建變數的函數
    2.1  什麼是函數
    2.2  Function類的實現
    2.3  使用Function類
  步驟3  函數的連續調用
    3.1  Exp函數的實現
    3.2  函數的連續調用
  步驟4  數值微分
    4.1  什麼是導數
    4.2  數值微分的實現
    4.3  複合函數的導數
    4.4  數值微分存在的問題
  步驟5  反向傳播的理論知識
    5.1  鏈式法則
    5.2  反向傳播的推導
    5.3  用計算圖表示
  步驟6  手動進行反向傳播
    6.1  Variable類的功能擴展
    6.2  Function類的功能擴展
    6.3  Square類和Exp類的功能擴展
    6.4  反向傳播的實現
  步驟7  反向傳播的自動化
    7.1  為反向傳播的自動化創造條件
    7.2  嘗試反向傳播
    7.3  增加backward方法
  步驟8  從遞歸到循環
    8.1  現在的Variable類
    8.2  使用循環實現
    8.3  代碼驗證
  步驟9  讓函數更易用
    9.1  作為Python函數使用
    9.2  簡化backward方法
    9.3  只支持ndarray
  步驟10  測試
    10.1  Python的單元測試
    10.2  square函數反向傳播的測試
    10.3  通過梯度檢驗來自動測試
    10.4  測試小結
……
第2階段  用自然的代碼表達
第3階段  實現高階導數
第4階段  創建神經網路
第5階段  DeZero高級挑戰
附錄A  in-place運算（步驟14的補充內容）

附錄B  實現get_item函數（步驟47的補充內容）
附錄C  在Google Colaboratory上運行
後記
參考文獻

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