(1)从零开始:深度学习初学者,甚至对人工智能毫无了解的人,阅读本书能够鸟瞰人工智能与深度学习的全景,理解深度学习的原理和关键点,掌握深度学习的发展历程与脉络。 (2)主线清晰:以 更深的网络带来更高的准确率 的信念贯穿全书、纵览全局;以代表人类在计算机视觉领域*水平的ImageNet挑战赛为线索,以是否夺冠为准绳,直击深度学习的 要害 。 (3)代码翔实:除了构建各种模型的代码之外,还花费了大量的精力,为代码增加注释,阐述作者的编程思路、方法、关键点及注意事项,让读者能够知其然,还能知其所以然。 (4)内容全面:囊括图像识别、卷积神经网络、残差神经网络、对抗神经网络等内容。
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(1)一切以代码说话:本书的一切原理都有相应的代码实现。一时不能理解的原理,可以通过实践慢慢体会,能够让程序员以较低的成本迅速入门。 (2)从现象到本质:世界上除了这两种主流框架之外,还有微软的cntk、亚马逊的mxnet、百度的paddlepaddle等。其实本质上它们都趋同的,有了本书学习的基础,寄希读者可以更高维度地思考框架背后的设计理念,有所取舍,而不沦为其奴仆。 (3)5-4-6 速成法:深度学习用到的数学知识很多,概念也很多,学习曲线很陡。但是,笔者还是从中抓住了一条主线 计算图模型。基于计算图模型,总结出了5-4-6 速成法,通过5 步,使用4 种基本元素,组合6 种基本网络结构,就能够写出功能非常强大的深度学习程序。 (4)超越深度学习:本书还讲解了深度学习的两个重要应用:如何自动调参和深度学习引发的强化学习。可以看到
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