写给新手的深度学习2——用Python实现的循环神经网络RNN和VAE、GAN
更新日期:2024-07-11 00:59:58
出版时间:2022-01
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内容介绍

编辑推荐

本书不使用Tensorflow、PyTorch这些现成的“轮子”,仅使用Python,从零开始创建自己的深度学习模型,并用通俗易懂的语言结合直观清晰的插图和示例代码,解释深度学习、AI相关的通用技术,让读者了解AI技术的底层原理,掌握深度学习技术的本质,从而掌握自己“造轮子”的方法。

本书特点:

1、注重动手实践。本书通过大量的示例代码,引导读者一边学习一边上机实践,提高动手能力。

2、强调基础的重要性。学习深度学习,扎实的数学和编程基础是非常重要的,本书首先用一定的篇幅对深度学习基础的数学、Python编程知识进行了复习巩固,以加深印象,为本书的顺利学习奠定基础。

3、注意知识的衔接。本书作为“写给新手”的第2本书,对神经网络的基础知识,如正向传播和反向传播的原理及编程实现、数据预处理等知识进行了复习巩固,让读者可以顺利过渡到循环神经网络的学习。

4、代码只用Python编写,不使用任何框架,让读者快速入门,更容易掌握深度学习技术的本质。

5、双色,版式精美,阅读体验好。


内容简介

《写给新手的深度学习 2——用 Python 实现的循环神经网络 RNN 和 VAE、GAN》一书以Python 为基础,不借助 TensorFlow、PyTorch 等任何框架,以浅显易懂的语言对循环神经网络RNN 及生成模型中的 VAE、GAN 的构建方法进行了详细解说。其中在前 3 章对深度学习和Python 编程及数学的相关知识进行了简要概括,然后依次介绍了 RNN、LSTM、GRU、VAE、GAN 的工作原理及编程实现,这也是本书的主要内容,最后一章作为进阶准备,介绍了化算法、机器学习的一些技巧以及几种便于开发、试错的数据集。通过本书,读者可以从根本上理解深度学习技术的本质和相关算法原理,能够构建简单的深度学习模型,特别适合作为零基础读者学习深度学习技术的入门书,也适合作为高校人工智能相关专业的教材和参考书。

作者简介

我妻幸长


一家以“人与AI的共生”为使命的公司SAI-Lab(https://sai-lab.co.jp)的董事长,从事AI相关的教育和研究开发工作。

日本东北大学研究生院理学研究科毕业,理学博士(物理学),对人工智能(AI),复杂系统,脑科学,奇点等很感兴趣。

作为一名编程/人工智能讲师,迄今已在线指导了近35,000人。

在视频平台Udemy开设了《AI完美大师》《全民AI》《脑科学与人工智能》等课程。

作为一名工程师,他开发了VR,游戏和SNS等许多不同类型的应用程序