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解剖深度学习原理 从0编写深度学习库 董洪伟 著 专业科技 文轩网
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解剖深度学习原理 从0编写深度学习库
深度学习是目前人工智能的核心技术,本书从原理到实现,结合实战案例介绍了深度学习的基本理论、网络结构、优化技术和实际应用。
本书深入浅出地介绍了深度学习的基本原理和实现过程,带领读者用Python的NumPy库从底层而不是借助现有的深度学习库,从0开始构建属于自己的深度学习库。本书在介绍基本的Python编程、微积分、概率、统计知识的基础上,按照深度学习的发展脉络介绍了回归模型、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等深度学习的核心知识,在深入浅出地剖析原理的同时,给出了详细的代码实现过程。本书既适合没有任何深度学习基础的初学者阅读,也适合具有深度学习库使用经验、想了解其底层实现原理的从业人员参考。同时,本书特别适合作为高等院校的深度学习教材。
"哈尔滨工业大学数学力学系应用数学本科、基础数学硕士,南京航空航天大学航空宇航制造工程专业博士。2008-2009年德州农工大学tamu访问学者,2016年休斯敦大学访问研究。从事过曲面造型、特征造型的算法研究和系统实现,开发过数控玻璃切割系统。在高校从事过高等数学、线性代数、概率统计、数据结构、C++编程语言、图形学、计算机网络等课程教学,目前主要研究方向:计算机图形学与计算机视觉、深度学习人工智能等。编著了《C++17从入门到精通》《Python 3从入门到实战》等书。 "
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