May 2025
Beginner to intermediate
252 pages
3h 16m
Chinese
Overview
本作品已使用人工智能进行翻译。欢迎您提供反馈和意见：translation-feedback@oreilly.com
随着神经网络在 2010 年代的复兴，深度学习已成为机器学习从业者甚至许多软件工程师必不可少的技能。本书为具有机器学习经验的数据科学家和软件工程师提供了全面的介绍。您将从深度学习的基础知识开始，迅速进入重要高级架构的细节，并从零开始实施所有内容。
作者 Seth Weidman 使用第一原理的方法向您展示神经网络的工作原理。您将学习如何从基础开始应用多层神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。通过全面了解神经网络在数学、计算和概念上的工作原理，您将为未来所有深度学习项目的成功做好准备。
本书提供：
- 非常清晰、全面的思维模型——附有可运行的代码示例和数学解释——帮助您理解神经网络
- 使用易于理解的面向对象框架从零开始实现多层神经网络的方法
- 卷积和循环神经网络的实际实现和清晰解释
- 使用流行的 PyTorch 框架实现这些神经网络概念