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深度學(xué)習(xí)入門(mén):基于PyTorch和TensorFlow的理論與實(shí)現(xiàn)
本書(shū)是一本系統(tǒng)介紹深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)和理論原理的入門(mén)書(shū)籍。本書(shū)從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)入手,詳細(xì)推導(dǎo)了前向傳播與反向傳播的數(shù)學(xué)公式和理論支持,詳細(xì)介紹了如今各種優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度優(yōu)化算法和正則化技巧,給出了在實(shí)際應(yīng)用中的超參數(shù)調(diào)試和網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的技巧。同時(shí),也介紹了典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。除了介紹理論基礎(chǔ)外,本書(shū)以Python為基礎(chǔ),詳細(xì)介紹了如今主流的深度學(xué)習(xí)框架PyTorch和TensorFlow,并分別使用這兩種框架來(lái)構(gòu)建相應(yīng)的項(xiàng)目,幫助讀者從理論和實(shí)踐中提高自己的深度學(xué)習(xí)知識(shí)水平。
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