深度学习的数学——使用Python语言 用代码阐释数学,了解程序设计的精髓,打牢深度学习和神经网络背后的数学基础。
1.做中学,从代码来理解深度学习的数学 从本质上讲,这是一本数学书。但是,本书将使用代码来说明概念,而不是证明和练习。深度学习是一门应用学科,作者认为做中学,你才能理解它。因此,本书将使用代码来弥合纯数学知识和动手实践之间的差距。 2.循序渐进,从基础到进阶,从入门到精通 本书各章内容相辅相成,基础章节后面紧跟进阶的数学主题,最后讲解深度学习算法,涉及前面章节中涵盖的所有内容。一般而言,读者可以从前向后通读本书,对于熟悉的主题,则可以跳过。
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深度学习的数学——使用PYTHON语言 [美]罗纳德·T.纽塞尔(Ronald T. Kneusel) 人民邮电出版社 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 关注店铺可享店铺优惠
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深度学习的数学--实用Python语言 9787115607775 正版图书,收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考,以实物为准。(书名没写全多少册的均为单本价格)
1.做中学,从代码来理解深度学习的数学 从本质上讲,这是一本数学书。但是,本书将使用代码来说明概念,而不是证明和练习。深度学习是一门应用学科,作者认为做中学,你才能理解它。因此,本书将使用代码来弥合纯数学知识和动手实践之间的差距。 2.循序渐进,从基础到进阶,从入门到精通 本书各章内容相辅相成,基础章节后面紧跟进阶的数学主题,讲解深度学习算法,涉及前面章节中涵盖的所有内容。一般而言,读者可以从前向后通读本书,对于熟悉的主题,则可以跳过。
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深度学习的数学——使用Python语言【正版速发】 可开发票
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9781718501904 Author 作者 Kneusel Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 344页 Publisher 出版社 *KNV Publication Date 出版日期 2021-11-29 Product Dimensions 商品尺寸 9.10 x 7.00 x 0.90 Shipping Weight 商品重量 1.40 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 Math for Deep Learning provides the essential math you need to understand deep learning discussions, explore more complex implementations, and better use the deep learning toolkits.With Math for Deep Learning, you’ll learn the essential mathematics used by and as a background for deep learning.?You ll work through Python examples to learn key deep learning related topics in probability, statistics, linear algebra, differential calculus, and matrix calculus as well as how to implement data flow in a neural network, backpropagation, and gradient descent. You ll also use Python t
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9781718500747 Author 作者 Kneusel Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 464页 Publisher 出版社 Penguin Random House US Publication Date 出版日期 2021-02-09 Language 语种 英语 Book Contents 内容简介 Practical Deep Learning with Python is for complete beginners in machine learning. It introduces fundamental concepts such as classes and labels, building a dataset, and what a model is and does before presenting classic machine learning models, neural networks, and modern convolutional neural networks. Experiments in Python--working with leading open-source toolkits and standard datasets--give you hands-on experience with each model and help you build intuition about how to transfer the examples in the book to your own projects.You’ll start with an introduction to the Python language and the NumPy extension that is ubiquitous in machine learning. Prominent toolkits,
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深度学习的数学——使用Pytho语言【正版保证】 可开发票,量大优惠可联系在线客服
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9783319776965 Author 作者 Kneusel Format 版本 精装 Pages Number 页数 260页 Publication Date 出版日期 2018-04-13 Language 语种 英语 Book Contents 内容简介 This book covers pseudorandom number generation algorithms, evaluation techniques, and offers practical advice and code examples. Random Numbers and Computers is an essential introduction or refresher on pseudorandom numbers in computer science.The first comprehensive book on the topic, readers are provided with a practical introduction to the techniques of pseudorandom number generation, including how the algorithms work and how to test the output to decide if it is suitable for a particular purpose. Practical applications are demonstrated with hands-on presentation and de*ions that readers can apply directly to their own work. Examples are in C and Python and given with an emphasis on understanding the algorithms to the point of practical appl
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9783030085162 Author 作者 Kneusel Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 260页 Publisher 出版社 Springer Publication Date 出版日期 1800-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 9.3 x 8.5 x 0.6 cm Shipping Weight 商品重量 900g Language 语种 英语
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9781718503243 Author 作者 Kneusel Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 420页 Publisher 出版社 No Starch Press Publication Date 出版日期 1800-01-01 Language 语种 其它(含多语)
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深度学习的数学——使用PYTHON语言 9787115607775
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115607775 Author 作者 [美]罗纳德·T.纽塞尔(Ronald T. Kneusel) Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 238页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2024-02-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 深度学习是一门注重应用的学科。了解深度学习背后的数学原理的人,可以在应用深度学习解决实际问题时游刃有余。本书通过Python代码示例来讲解深度学习背后的关键数学知识,包括概率论、统计学、线性代数、微分等,并进一步解释神经网络、反向传播、梯度下降等深度学习领域关键知识背后的原理。本书适合有一定深度学习基础、了解Pyho如编程语言的读者阅读,也可作为拓展深度学习理论的参考书。
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