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本书不使用Tensorflow、PyTorch这些现成的 轮子 ，仅使用Python，从零开始创建自己的深度学习模型，并用通俗易懂的语言结合直观清晰的插图和示例代码，解释深度学习、AI相关的通用技术，让读者了解AI技术的底层原理，掌握深度学习技术的本质，从而掌握自己 造轮子 的方法。 本书特点： 1、注重动手实践。本书通过大量的示例代码，引导读者一边学习一边上机实践，提高动手能力。 2、强调基础的重要性。学习深度学习，扎实的数学和编程基础是非常重要的，本书首先用一定的篇幅对深度学习基础的数学、Python编程知识进行了复习巩固，以加深印象，为本书的顺利学习奠定基础。 3、注意知识的衔接。本书作为 写给新手 的第2本书，对神经网络的基础知识，如正向传播和反向传播的原理及编程实现、数据预处理等知识进行了复习巩固，让读者可以顺利过渡到循环神
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本书读者对象为：想学习深度学习算法的机器学习工程师、数据科学家、人工智能开发人员，以及有一定Python编程和机器学习经验，想进一步学习神经网络和深度学习技术的所有人。 本书以实践的形式详细介绍了从基础到高级的一些流行的深度学习算法，并通过TensorFlow对这些算法进行了编程实现。通过本书，读者将深入了解每一种算法、算法背后的数学原理，以及各种算法的实现方法。学完本书后，读者将具备在自己的项目中实现深度学习所需的技能。 1、构建自己的神经网络的方法及TensorFlow的使用方法。 2、梯度下降算法及变体的应用方法及编程实现，如 NAG、AMSGrad、Adadelta、Adam、Nadam 等。 3、循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的工作原理。 4、卷积网络和胶囊网络的各种架构、背后的数学知识及在TensorFlow的编程实现。 5、如何让机器使用
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