深度學(xué)習(xí)入門：基于PyTorch和TensorFlow的理論與實(shí)現(xiàn)
本書是一本系統(tǒng)介紹深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識和理論原理的入門書籍。本書從神經(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)知識水平。
·8.2萬字
