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简介:本篇主要提供深度学习入门基于Python的理论与实现图灵出品pdf下载
出版社：文轩网旗舰店
出版时间：2018-07
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内容介绍

作  者:(日)斋藤康毅 著；陆宇杰 译
定  价:59
出 版 社:人民邮电出版社
出版日期:2018年07月01日
页  数:285
装  帧:平装
ISBN:9787115485588
主编推荐
1.日本深度学习入门经典书，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，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，需要的运行环境很好简单。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，很好直观。 6.相比AI“花书”，本书更合适入门。 对于非AI方向的技术人员等
目录
●译者序 ii
●前言 xv
●第 1 章 Python入门 1
●1.1 Python是什么 1
●1.2 Python的安装 2
●1.2.1 Python版本 2
●1.2.2 使用的外部库 2
●1.2.3 Anaconda发行版 3
●1.3 Python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
●1.3.7 if 语句 8
●1.3.8 for 语句 8
●1.3.9 函数 9
●1.4 Python脚本文件 9
●1.4.1 保存为文件 9
●部分目录
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。
作者简介
(日)斋藤康毅 著；陆宇杰 译
斋藤康毅，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。
陆宇杰，众安科技NLP算法工程师。主要研究方向为自然语言处理及其应用，对图像识别、机器学习、深度学习等领域有密切关注等