動手學深度學習

動手學深度學習 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

阿斯頓·張(Aston Zhang)
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2019-6 平裝 9787115490841

具體描述

阿斯頓·張(Aston Zhang)

亞馬遜應用科學傢,美國伊利諾伊大學香檳分校計算機科學博士,統計學和計算機科學雙碩士。他專注於機器學習的研究,並在數個頂級學術會議發錶過論文。他擔任過NeurIPS、ICML、KDD、WWW、WSDM、SIGIR、AAAI 等學術會議的程序委員或審稿人以及Frontiers in Big Data 期刊的編委。

李沐(Mu Li)

亞馬遜首席科學傢(Principal Scientist),加州大學伯剋利分校客座助理教授,美國卡內基梅隆大學計算機係博士。他專注於分布式係統和機器學習算法的研究。他是深度學習框架MXNet 的作者之一。他曾任機器學習創業公司Marianas Labs 的CTO 和百度深度學習研究院的主任研發架構師。他在理論、機器學習、應用和操作係統等多個領域的頂級學術會議(包括FOCS、ICML、NeurIPS、AISTATS、CVPR、KDD 、WSDM、OSDI)上發錶過論文。

紮卡裏·C. 立頓(Zachary C. Lipton)

亞馬遜應用科學傢,美國卡內基梅隆大學助理教授,美國加州大學聖迭戈分校博士。他專注於機器學習算法及其社會影響的研究,特彆是在時序數據與序列決策上的深度學習。這類工作有著廣泛的應用場景,包括醫療診斷、對話係統和産品推薦。他創立瞭博客“Approximately Correct”(approximatelycorrect.com)。

亞曆山大·J. 斯莫拉(Alexander J. Smola)

亞馬遜副總裁/ 傑齣科學傢,德國柏林工業大學計算機科學博士。他曾在澳大利亞國立大學、美國加州大學伯剋利分校和卡內基梅隆大學任教。他發錶瞭超過200 篇學術論文,並著有5 本書,其論文及書被引用超過10 萬次。他的研究興趣包括深度學習、貝葉斯非參數、核方法、統計建模和可擴展算法。

本書旨在嚮讀者交付有關深度學習的交互式學習體驗。書中不僅闡述深度學習的算法原理,還演示它們的實現和運行。與傳統圖書不同,本書的每一節都是一個可以下載並運行的 Jupyter記事本,它將文字、公式、圖像、代碼和運行結果結閤在瞭一起。此外,讀者還可以訪問並參與書中內容的討論。

全書的內容分為3個部分:第一部分介紹深度學習的背景,提供預備知識,並包括深度學習最基礎的概念和技術;第二部分描述深度學習計算的重要組成部分,還解釋近年來令深度學習在多個領域大獲成功的捲積神經網絡和循環神經網絡;第三部分評價優化算法,檢驗影響深度學習計算性能的重要因素,並分彆列舉深度學習在計算機視覺和自然語言處理中的重要應用。

本書同時覆蓋深度學習的方法和實踐,主要麵嚮在校大學生、技術人員和研究人員。閱讀本書需要讀者瞭解基本的Python編程或附錄中描述的綫性代數、微分和概率基礎。

用戶評價

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##很多實操的例子介紹瞭基礎的 DL 知識,入門和上手都很不錯,乾貨是真不少。遺憾的點就是不是 TF 的例子,對於初學者來說相當於多學 mxnet 瞭。

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##藉著把torch快速擼一遍

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##好書!

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##這本書有這麼高的評價我是齣乎意料的。 原理都是一筆帶過甚至沒有,全是泛泛而談的列一下代碼(我用的pytorch)。我作為一個對捲積神經網絡也算是入門,甚至有實際應用的人,看瞭這本書直接把我給整不會瞭。 如果隻是要學怎麼用pytorch搭建一個能拿來分類圖片的cnn模型,那直接...  

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##不錯,Jupyter notebook這種形式進行學習不錯

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這書是實踐導嚮入門書,優點是平易近人、操作性強、覆蓋麵廣,缺點是深度不足,畢竟本來就是本科教程。五星評價的原因是此書把優點極緻放大,做到瞭現今市麵上沒有哪一本書能夠替代掉它的功能,即便缺乏深度是不可置疑的軟肋。按照作者的安排一步一步從簡單代碼到各種模型的實現,幾乎隻需要參考這一本書,除非是追求更高精尖的想法或是更基礎嚴謹數學公式推導證明,而在這一步一步敲代碼過程中,讀者對理論的理解也能更好的找到落腳點。作為與花書同樣完全開源的專業書,此書風格一看就是工程師齣身的人寫的,而花書一看就是科研工作齣身的人寫的,雖然一個是入門用,一個是進階用,但兩者重疊的部分都是此書更佳,而更進階的內容推薦直接讀原始論文或相應綜述論文,更數學的推薦類似《Applied Predictive Modeling》的書。

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