寫給新手的深度學習2——用 Python 實現的循環神經網絡RNN和VAE、GAN
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《寫給新手的深度學習 2用 Python 實現的循環神經網絡 RNN 和 VAE、GAN》一書以Python 為基礎,不借助 TensorFlow、PyTorch 等任何框架,以淺顯易懂的語言對循環神經網絡RNN 及生成模型中的 VAE、GAN 的構建方法進行了詳細解說。其中在前 3 章對深度學習和Python 編程及數學的相關知識進行了簡要概括,然后依次介紹了 RNN、LSTM、GRU、VAE、GAN 的工作原理及編程實現,這也是本書的主要內容,后一章作為進階準備,介紹了化算法、機器學習的一些技巧以及幾種便于開發、試錯的數據集。通過本書,讀者可以從根本上理解深度學習技術的本質和相關算法原理,能夠構建簡單的深度學習模型,特別適合作為零基礎讀者學習深度學習技術的入門書,也適合作為高校人工智能相關專業的教材和參考書。
本書不使用Tensorflow、PyTorch這些現成的輪子,僅使用Python,從零開始創建自己的深度學習模型,并用通俗易懂的語言結合直觀清晰的插圖和示例代碼,解釋深度學習、AI相關的通用技術,讓讀者了解AI技術的底層原理,掌握深度學習技術的本質,從而掌握自己造輪子的方法。本書特點:1、注重動手實踐。本書通過大量的示例代碼,引導讀者一邊學習一邊上機實踐,提高動手能力。2、強調基礎的重要性。學習深度學習,扎實的數學和編程基礎是非常重要的,本書首先用一定的篇幅對深度學習基礎的數學、Python編程知識進行了復習鞏固,以加深印象,為本書的順利學習奠定基礎。3、注意知識的銜接。本書作為寫給新手的第2本書,對神經網絡的基礎知識,如正向傳播和反向傳播的原理及編程實現、數據預處理等知識進行了復習鞏固,讓讀者可以順利過渡到循環神經網絡的學習。4、代碼只用Python編寫,不使用任何框架,讓讀者快速入門,更容易掌握深度學習技術的本質。5、雙色印刷,版式精美,閱讀體驗好。
我妻幸長
一家以人與AI的共生為使命的公司SAI-Lab(https://sai-lab.co.jp)的董事長,從事AI相關的教育和研究開發工作。日本東北大學研究生院理學研究科畢業,理學博士(物理學),對人工智能(AI),復雜系統,腦科學,奇點等很感興趣。作為一名編程/人工智能講師,迄今已在線指導了近35,000人。在世界的教育視頻平臺Udemy開設了《AI完美大師》《全民AI》《腦科學與人工智能》等課程。作為一名工程師,他開發了VR,游戲和SNS等許多不同類型的應用程序