深度学习入门 基于Python的理论与实现 人工智能入门学习教程 日本深度学习入门书籍 基于python 3 从零创建一个深度学习模型
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,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 ,本书更合适入门。 对于非AI方向的技术人员,本书将大大降低入门深度学习的门槛;对于在校大学生、研究生,本书不失为学习深度学习的一本好教材;即便是在工作中已经熟练使用框架开发各类深度学习模型的读者,也可以从本书中获得新的体会。 摘自本书译者序
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深度学习进阶 自然语言处理 人工智能NLP自然语言处理教程,经典畅销书《深度学习入门:基于Python的理论与实现》续作,带你轻松入门自然语言处理,提供源代码,双色印刷
豆瓣评分9.4的畅销书《深度学习入门:基于Python的理论与实现》续作,带你快速直达自然语言处理领域! 1.简明易懂 本书内容精炼,聚焦深度学习视角下的自然语言处理,延续前作的行文风格,采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解,帮助读者加深对深度学习技术的理解,轻松入门自然语言处理。 2.侧重原理 不依赖外部库,使用Python 3从零开始创建深度学习程序,通过亲自创建程序并运行,读者可透彻掌握word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等技术背后的运行原理。 3.学习曲线平缓 按照 文字介绍 代码实现 分析结果 发现问题 进行改善 的流程,逐步深入,读者只需具备基础的神经网络和Python知识,即可轻松读懂。 4.提供源代码 5.双色印刷
¥47.50定价:¥99.00 (4.8折)
深度学习入门4:强化学习 深度学习“鱼书”经典教程系列第4部,搭配丰富的图、表、代码示例,详细讲解强化学习,基于Python实现,提供实际代码,边实践边学习。
沿袭 鱼书 系列风格,提供实际代码,边实践边学习,无须依赖外部库,从零开始实现支撑强化学习的基础技术。 本书有什么特点? ●把握潮流中的变与不变 在快速发展变化的深度学习领域,有变化的事物,有不变的事物。有些事物会随潮流而消逝,有些则会被传承下去。本书从马尔可夫决策过程、贝尔曼方程、蒙特卡洛方法、时间差分法等强化学习基础方法,自然而然地过渡到神经网络和深度学习,从前沿视角为读者遴选出最值得关注的强化学习理论和方法。 ●内容丰富,讲解简明易懂 作为超高人气 鱼书 系列第四部作品,本书延续了这一系列的写作和讲解风格,搭配丰富的图、表、代码示例,加上轻松、简明的讲解,能够让人非常信服地理解强化学习中各种方法之间的关系,于不知不觉中登堂入室。 ●原理与实践并重 本书旨在确保读者能够
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本书是深度学习的真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的的原理和相关技术。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的网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习的。书中不仅介绍了深度学习的和神经网络的概念、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的相关的实用技巧,自动驾驶、图像生成、强化学习的等方面的应用,以及为什么加深层可以提高识别精度等疑难的问题。本书适合深度学习的初学者阅读,也可作为高校教材使用。
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