本书特色1.日本深度学习入门经典畅销书,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"类图书榜首,超多五星好评.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,需要的运行环境非常简单.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,将深度学习的原理掰开揉碎讲解,简明易懂.5.使用计算图介绍复杂的误差反向传播法,非常直观.6.相比AI圣经"花书",

我认为<深度学习入门:基于Python的理论与实现>电子书代码基本原理,简洁清楚,所用数学基本就是大一水平,适合做第一本入门书. <深度学习入门:基于Python的理论与实现>书代码实现的神经网络全是用numpy,超级适合刚刚入门想了解神经网络,数学不好看公式看不懂的人,看完这本基本就懂深度学习是弄啥子了. 如果连这本都看不懂的话,可以去看<Python神经网络编程>.我个人认为这两本书是最简单直白的方式让人理解神经网络的了. <深度学习原理与实践>电子书代

入门神经网络深度学习,推荐学习<深度学习入门:基于Python的理论与实现>,这本书不来虚的,一上来就是手把手教你一步步搭建出一个神经网络,还能把每一步的出处讲明白.理解神经网络,很容易就能入门. 深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术.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. <深度学习入门:基于Python的理论与实现>中文版PDF,314页,带

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1 写在前面 <21个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解>以实践为导向,深入介绍了深度学习技术和TensorFlow框架编程内容. 通过本书,读者可以训练自己的图像识别模型.进行目标检测和人脸识别.完成一个风格迁移应用,还可以使用神经网络生成图像和文本,进行时间序列预测.搭建机器翻译引擎,训练机器玩游戏.全书共包含21个项目,分为深度卷积网络.RNN网络.深度强化学习三部分.读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣,了解算法和编程框架的细节,让学习深度学习算法和Tens

基础篇 numpy和Matplotlib篇 本篇部分代码的下载地址: https://github.com/frombeijingwithlove/dlcv_for_beginners/tree/master/chap5 5.3 Python的科学计算包 – Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算

本菜鸟入门机器学习也有一段时间了,有那么一丢丢的感悟,在这里做一点总结.介绍一下机器学习理论和实践的学习心得. 相关教材 数学基础 高数.线性代数这就没啥好说的,就是大学工科的必修科目. 统计机器学习 李航的蓝皮书和周志华的西瓜书可以说是国内的比较经典的教材,这两位也是国内人工智能领域的领军人物. 深度学习 强烈推荐花书,这可以说是深度学习方面的权威教材.除此以外还有吴恩达的讲义和教学视频,网上都可以找到. 小白入门教材 前面推荐的书籍,虽然算得上入门教材,但可能对于小白来说,不是很容易接受.这